ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Структура искусственных нейронных сетей была смоделирована как результат изучения человеческого мозга. Как мы отмечали выше, сходство между ними в действительности очень незначительно, однако даже эта скромная эмуляция мозга приносит ощутимые результаты.
Например, искусственные нейронные сети имеют такие аналогичные мозгу свойства, как способность обучаться на опыте, основанном на знаниях, делать абстрактные умозаключения и совершать ошибки, что является более характерным для человеческой мысли, чем для созданных человеком компьютеров. Учитывая успехи, достигнутые при использовании грубой модели мозга, кажется естественным ожидать дальнейшего продвижения вперед при использовании более точной модели. Разработка такой модели требует детального понимания структуры и функций мозга. Это в свою очередь требует определения точных характеристик нейронов, включая их вычислительные элементы и элементы связи. К сожалению, информация не является полной; большая часть мозга остается тайной для понимания. Основные исследования проведены в области идентификации функций мозга, однако и здесь отсутствуют подходы, отличающиеся от чисто «схематических». Биохимия нейронов, фундаментальных строительных блоков мозга, очень неохотно раскрывает свои секреты. Каждый год приносит новую информацию относительно электрохимического поведения нейронов, причем всегда в направлении раскрытия новых уровней сложности. Ясно одно: нейрон является намного более сложным, чем представлялось несколько лет назад, и нет полного понимания процесса его функционирования. Однако, несмотря на наши ограниченные познания, мозг может быть использован в качестве ценной модели в вопросах развития искусственных нейронных сетей. Используя метод проб и ошибок, эволюция, вероятно, привела к структурам, оптимальным образом пригодным для решения проблем, более характерных для человека. Кажется маловероятным, что мы получим более хорошее решение. Тщательно моделируя мозг, мы продвигаемся в исследовании природы и в будущем будем, вероятно, воспроизводить больше возможностей мозга. Данное приложение содержит штриховые наброски современных знаний относительно структуры и функций мозга. Хотя изложение этих сведений очень краткое, мы пытались сохранить точность. Следующие разделы иллюстрируют текст данной работы и, возможно, будут стимулировать интерес к биологическим системам, что приведет к развитию искусственных нейронных сетей.Еще по теме ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ:
- Стадник Алексей Викторович. Использование искусственных нейронных сетей и вейвлет-анализа для повышения эффективности в задачах распознавания и классификации, 2004
- Глава 1. Основы искусственных нейронных сетей
- Синтез системы управления вертикализацией экзоскелета методом искусственных нейронных сетей
- Структуры нейронных сетей для нейроуправления
- Генетические алгоритмы синтеза нейронных сетей для систем управления
- 2 Разработка топологии искусственной нейронной сети для задач выделения сюжетной части изображения
- 1.2.1 Искусственные нейронные сети в системах распознавания
- человеческий мозг
- 1.1. Искусственные нейронные сети. Их основные типы, используемые в физике.
- Приложение А. Биологические нейронные сети
- Генетический алгоритма для обучения нейронной сети для вертикализации экзоскелета с одним критерием оптимизации
- Плутоний - первый искусственный элемент, увиденный человеческим глазом
- Макаренко Алексей Александрович. Алгоритмы и программная система классификации полутоновых изображений на основе нейронных сетей: диссертация... кандидата технических наук: 05.13.18. - Москва: РГБ, 2007, 2007
- Генетический алгоритма для обучения нейронной сети для вертикализации экзоскелета с двумя критериями оптимизации
- Модель прямой ответственности непосредственно юнита искусственного интеллекта за его действия (или бездействие)
-
Автоматизация -
Гидрология -
Документоведение, делопроизводство -
Информационные системы -
Коммуникации -
Криптография -
Машиностроение -
Метрология -
Механика -
Микроэлектроника -
Нефтегазовое дело -
Пищевая промышленность -
Приборостроение -
Программирование -
Системный анализ, управление и обработка информации -
Строительство -
Технология и оборудование механической и физико-технической обработки -
Электрическая энергия -
Энергетика -
-
Архитектура и строительство -
Безопасность жизнедеятельности -
Библиотечное дело -
Бизнес -
Биология -
Военные дисциплины -
География -
Геология -
Демография -
Диссертации России -
Естествознание -
Журналистика и СМИ -
Информатика, вычислительная техника и управление -
Искусствоведение -
История -
Культурология -
Литература -
Маркетинг -
Математика -
Медицина -
Менеджмент -
Педагогика -
Политология -
Право России -
Право України -
Промышленность -
Психология -
Реклама -
Религиоведение -
Социология -
Страхование -
Технические науки -
Учебный процесс -
Физика -
Философия -
Финансы -
Химия -
Художественные науки -
Экология -
Экономика -
Энергетика -
Юриспруденция -
Языкознание -