ИПМ им. М.В.Келдыша РАН, Москва, 2008.Искусственные нейронные сети являются одним из основных направлений современной теории искусственного интеллекта. Изложены биологические предпосылки создания теории искусственных нейронных сетей. Дано определение формального нейрона. Рассмотрены однослойные и многослойные нейронные сети. Приведена основная теорема для аппроксимации функций при помощи многослойных нейронных сетей и описан базовый алгоритм обучения нейронных сетей. Даны общие характеристики релаксационных и самоорганизующихся сетей. Вторая часть работы посвящена применению искусственных нейронных сетей в различных областях. Приведен пример движения мобильного робота на основе дальномерных данных. Рассмотрено распознавание локальных относительных признаков при движении мобильного робота, а также описано применение самоорганизующихся карт Кохонена при распределении финансирования высших учебных заведений.Содержание
Введение
Биологические предпосылки возникновения теории искусственных нейронных сетей
Основные понятия и однослойные нейронные сети
Искусственный нейрон и функция активации
Однослойные нейронные сети и правила их обучения
Многослойные нейронные сети
Алгоритм обратного распространения ошибки
Релаксационные нейронные сети
Нейронная сеть Хопфильда
Самоорганизующиеся нейронные сети Кохонена
Конкурентное обучение
Самоорганизующиеся карты Кохонена
Литература
Рисунки
