Александр Аполлонович Кириченко

Основы теории искусственных нейронных сетей


Скачать книгу

говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики. При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950х – начала 1960х годов.

      В России 30 мая 2019 г. на совещании по развитию цифровой экономики под председательством В. В. Путина было принято решение о подготовке национальной стратегии Российской Федерации по искусственному интеллекту. В её рамках готовится федеральная программа.

      11 октября 2019 г. В. В. Путин своим указом утвердил национальную стратегию развития искусственного интеллекта в России до 2030 года.

      Нейросетевые уровни моделирования

      Структурный подход к моделированию мозга реализуется на нескольких уровнях (этапах).

      – Вначале создается информационная модель отдельной нервной клетки – искусственного нейрона (ИН), что составляет первый уровень нейронного моделирования.

      – Ограниченное число ИН далее могут структурироваться в жесткие необучаемые конфигурации – искусственные нейронные ансамбли (ИНА), что составляет второй уровень нейронного моделирования. В их состав входят ИНА, реализующие функции

      – выбора максимального или минимального входного сигнала,

      – оценки эквивалентности (равенства) входных сигналов,

      – классификации

      – ранжирования (сортировки),

      – и др.

      – Наконец, создаются конфигурации из большого числа ИН, которые с помощью специальной процедуры обучения могут гибко изменять свои параметры. Такие конфигурации называются искусственными нейронными сетями (ИНС). Они составляют третий уровень нейронного моделирования.

      – На четвёртом уровне создаются комплексы, содержащие большое количество нейронных сетей различного назначения и оформляются в виде нейросетевых моделей, систем управления, вплоть до нейрокомпьютеров.

      Нейроны

      На первом уровне нейронного моделирования обычно действуют модели искусственных нейронов следующих типов:

      – формальный нейрон

      – нейрон МакКаллока-Питтса

      – сигмоидальный нейрон

      – нейрон типа «адалайн»

      – паде-нейрон

      – нейрон Хебба

      – нейроны типа WTA (Winner Takes All – «Победитель получает все»)

      – и др.

      В каждом нейропакете используются свои модели нейронов, различающиеся своими свойствами (Properties).

      Мы