Rețele Neuronale

Previzualizare referat:

Extras din referat:

In retelele neuronale informatia nu mai este memorata in zone bine precizate, ca in cazul calculatoarelor standard, ci este memorata difuz in toata reteaua. Memorarea se face stabilind valori corespunzatoare ale ponderilor conexiunilor sinaptice dintre neuronii retelei.

Un alt element important, care este, probabil, principalul responsabil pentru succesul modelelor conexioniste, este capacitatea retelelor neuronale de a invata din exemple. In mod traditional, pentru a rezolva o problema, trebuie sa elaboram un model (matematic, logic, lingvistic etc. ) al acesteia. Apoi, pornind de la acest model, trebuie sa indicam o succesiune de operatii reprezentand algoritmul de rezolvare a problemei.

Exista, insa, probleme practice de mare complexitate pentru care stabilirea unui algoritm, fie el si unul aproximativ, este dificila sau chiar imposibila.

In acest caz, problema nu poate fi abordata folosind un calculator traditional, indiferent de resursele de memorie si timp de calcul disponibil.

Caracteristic retelelor neuronale este faptul ca, pornind de la o multime de exemple, ele sunt capabile sa sintetizeze in mod implicit un anumit model al problemei.

Se poate spune ca o retea neuronala construieste singura algoritmul pentru rezolvarea unei probleme, daca ii furnizam o multime reprezentativa de cazuri particulare (exemple de instruire). Inteligenta artificiala, ca si in cazul inteligentei biologice se dobandeste printr-un proces continuu si de durata de invatare, de aceea problema invatarii ocupa un loc important in cercetarea masinilor auto-instruibile (machine learning). Prin invatarea automata se intelege studiul sistemelor capabile sa-si imbunatateasca performantele, utilizand o multime de date de instruire.

Sistemele cu inteligenta artificiala obisnuite au capacitati de invatare foarte reduse sau nu au de loc. In cazul acestor sisteme cunoasterea trebuie sa fie programata in interiorul lor. Daca sistemele contin o eroare, ele nu o vor putea corecta, indiferent de cate ori se executa procedura respectiva. Practic aceste sisteme nu-si pot imbunatatii performantele prin experienta si nici nu pot invata cunostinte specifice domeniului, prin experimentare. Aproape toate sistemele cu inteligenta artificiala sunt sisteme deductive. Aceste sisteme pot trage concluzii din cunoasterea incorporata sau furnizata, dar ele nu pot sa genereze singure noi cunostinte.

Pe masura ce un sistem cu inteligenta artificiala are de rezolvat sarcini mai complexe, creste si cunoasterea ce trebuie reprezentata in el (fapte, reguli, teorii). In general un sistem functioneaza bine, in concordanta cu scopul fixat prin cunoasterea furnizata, dar orice miscare in afara competentei sale face ca performantele lui sa scada rapid. Acest fenomen este numit si fragilitatea cunoasterii.

Una din directiile de cercetare in privita masinilor instruibile este modelarea neuronala. Modelarea neuronala dezvolta sisteme instruibile pentru scopuri generale, care ...

Descarcă referat

Pentru a descărca acest document,
trebuie să te autentifici in contul tău.

Structură de fișiere:
  • Retele Neuronale
    • Referat.doc
Alte informații:
Tipuri fișiere:
doc
Diacritice:
Da
Nr fișiere:
1 fisier
Pagini (total):
10 pagini
Imagini extrase:
10 imagini
Nr cuvinte:
3 207 cuvinte
Nr caractere:
17 139 caractere
Marime:
20.48KB (arhivat)
Publicat de:
Anonymous A.
Nivel studiu:
Facultate
Tip document:
Referat
Domeniu:
Biologie
Tag-uri:
neuroni, retele
Predat:
la facultate
Materie:
Biologie
Sus!