Справочник по нейросетям
Что такое искусственные нейронные сети? Что они могут делать? Как они работают? Как их можно использовать? Эти и множество подобных вопросов задают специалисты из разных областей.После двух десятилетий почти полного забвения интерес к искусственным нейронным сетям быстро вырос за последние несколько лет. Специалисты из таких далеких областей, как техническое конструирование, философия, физиология и психология, заинтригованы возможностями, предоставляемыми этой технологией, и ищут приложения им внутри своих дисциплин.
Это возрождение интереса было вызвано как теоретическими, так и прикладными достижениями. Неожиданно открылись возможности использования вычислений в сферах, до этого относящихся лишь к области человеческого интеллекта, возможности создания машин, способность которых учиться и запоминать удивительным образом напоминает мыслительные процессы человека, и наполнения новым значительным содержанием критиковавшегося термина «искусственный интеллект».
Искусственные нейронные сети индуцированы биологией, так как они состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона. Эти элементы затем организуются по способу, который может соответствовать (или не соответствовать) анатомии мозга. Несмотря на такое поверхностное сходство, искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств присущих мозгу. Например, они обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие прецеденты на новые случаи и извлекают существенные свойства из поступающей информации, содержащей излишние данные.
Несмотря на такое функциональное сходство, даже самый оптимистичный их защитник не предположит, что в скором будущем искусственные нейронные сети будут дублировать функции человеческого мозга. Реальный «интеллект», демонстрируемый самыми сложными нейронными сетями, находится ниже уровня дождевого червя, и энтузиазм должен быть умерен в соответствии с современными реалиями. Однако равным образом было бы неверным игнорировать удивительное сходство в функционировании некоторых нейронных сетей с человеческим мозгом. Эти возможности, как бы они ни были ограничены сегодня, наводят на мысль, что глубокое проникновение в человеческий интеллект, а также множество революционных приложений, могут быть не за горами.
Введение
Обучение
Обобщение
Абстрагирование
Применимость
Исторический Аспект
Исторический Аспект 2
Искусственные нейронные сети сегодня
Перспективы на будущее
Искусственные нейронные сети и экспертные системы
Соображения надежности
Выводы
Основы искусственных нейронных сетей
Биологический прототип
Искусственный нейрон
Искусственный нейрон 2
Искусственный нейрон 3
Искусственный нейрон 4
Однослойные искусственные нейронные сети
Многослойные искусственные нейронные сети
Нелинейная активационная функция
Сети с обратными связями
Терминология, обозначения и схематическое изображение искусственных нейронных сетей
Терминология
Дифференциальные уравнения или разностные уравнения
Графическое представление
Обучение искусственных нейронных сетей
Цель обучения
Обучение с учителем
Обучение без учителя
Алгоритмы обучения
Пролог
Персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей
Персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей 2
Персептронная представляемость
Проблема функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ
Проблема функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ 2
Проблема функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ 3
Линейная разделимость
Преодоление ограничения линейной разделимости
Преодоление ограничения линейной разделимости 2
Преодоление ограничения линейной разделимости 3
Эффективность запоминания
Обучение Персептрона
Алгоритм обучения Персептрона
Алгоритм обучения Персептрона 2
Дельта-правило
Трудности с алгоритмом обучения персептрона
Введение в процедуру обратного распространения
Сетевые конфигурации
Сетевые конфигурации 2
Многослойная сеть
Обзор обучения
Обзор обучения 2
Обзор обучения 3
Обзор обучения 4
Обзор обучения 5
Обзор обучения 6
Дальнейшие алгоритмические разработки
Применения
Предостережение
Паралич сети
Локальные минимумы
Размер шага
Временная неустойчивость
Введение в сети встречного распространения
Структура сети
Слои Кохоненна
Слой Гроссберга
Обучение слоя Кохонена
Предварительная обработка входных векторов
Предварительная обработка входных векторов 2
Предварительная обработка входных векторов 3
Выбор начальных значений весовых векторов
Выбор начальных значений весовых векторов 2
Режим интерполяции
Статистические свойства обученной сети
Обучение слоя Гроссберга
Сеть встречного распространения полностью
Приложение: сжатие данных
Обсуждение
Стохастические методы
Использование обучения
Использование обучения 2
Больцмановское обучение
Обучение Коши
Метод искусственной теплоемкости
Приложения к общим нелинейным задачам оптимизации
Обратное распространение и обучение Коши
Трудности, связанные с обратным распространением
Трудности с алгоритмом обучения Коши
Комбинирование обратного распространения с обучением Коши
Комбинирование обратного распространения с обучением Коши 2
Обсуждение
Сети Хопфилда
Конфигурации сетей с обратными связями
Бинарные системы
Бинарные системы 2
Устойчивость
Ассоциативная память
Непрерывные системы
Сети Хопфилда и машина Больцмана
Термодинамические системы
Статистичекие сети Хопфилда
Обобщенные сети
Аналого-цифровой преобразователь
Аналого-цифровой преобразователь 2
Задача коммивояжера
Задача коммивояжера 2
Задача коммивояжера 3
Локальные минимумы
Скорость
Функция энергии
Емкость сети
Выводы
Двунаправленная ассоциативная память
Структура ДАП
Структура ДАП 2
Восстановление запомненных ассоциаций
Кодирование ассоциаций
Кодирование ассоциаций 2
Емкость памяти
Непрерывная ДАП
Адаптивная ДАП
Конкурирующая ДАП
Заключение
Адаптивная резонансная теория
Архитектура APT
Описание APT
Упрощенная архитектура APT
Упрощенная архитектура APT 2
Упрощенная архитектура APT 3
Функционирование сети APT в процессе классификации
Функционирование сети APT в процессе классификации 2
Обзор
Функционирование сетей APT
Функционирование сетей APT 2
Функционирование сетей APT 3
Пример обучения сети APT
Характеристики APT
Инициализация весовых векторов Т
Настройка весовых векторов Вj
Инициализация весов bij
Теоремы APT
Заключение
Оптические нейронные сети
Векторно-матричные умножители
Сети Хопфилда на базе электронно-оптических матричных умножителей
Сети Хопфилда на базе электронно-оптических матричных умножителей 2
Сети Хопфилда на базе электронно-оптических матричных умножителей 3
Голографические корреляторы
Голографические корреляторы 2
Объемные голограммы
Оптическая сеть Хопфилда, использующая объемные голограммы
Оптическая сеть Хопфилда, использующая объемные голограммы 2
Заключение
Когнитрон и неокогнитрон
Когнитрон
Структура
Структура 2
Обучение
Обучение 2
Обучение 3
Обучение 4
Обучение 5
Обучение 6
Обучение 7
Обучение 8
Неокогнитрон
Структура
Структура 2
Структура 3
Обобщение
Вычисления
Обучение
Обучение 2
Заключение
Человеческий мозг: биологическая модель для искусственных нейронных сетей
Организация человеческого мозга
Нейрон
Нейрон 2
Нейрон 3
Мембрана клетки
Мембрана клетки 2
Компьютеры и человеческий мозг
Алгоритмы обучения
Обучение с учителем и без учителя
Метод обучения Хэбба
Алгоритм обучения Хэбба
Метод сигнального обучения Хэбба
Метод дифференциального обучения Хэбба
Входные и выходные звезды
Обучение входной звезды
Обучение выходной звезды
Обучение персептрона
Обучение персептрона 2
Метод обучения Уидроу-Хоффа
Методы статистического обучения
Самоорганизация
Самоорганизация 2
Адаптивные нейросети
Применение нейронных сетей для обработки финансово-экономических данных предприятий сопряжено с рядом трудностей. В некоторых случаях входные данные соотносятся с желаемыми выходными данными либо могут быть охарактеризованы с помощью ряда устойчивых факторов. Это равносильно априорному предположению о существовании неких правил, управляющих преобразованием исходных временных рядов во множество выходных данных. Все это приводит к проблеме выявления репрезентативных рядов и факторов, существенных с точки зрения характеристики входных данных, а также значимых примеров. Сложность использования АНС в этом случае обусловлена тем, что размерность плоскости выходных параметров должна быть определена до начала обучения. Кроме того, в процессе самообучения нейросети не допускается добавление новых нейронов. Таким образом, метод АНС иногда является недостаточно гибким.Подробнее
Нейролингвистика
Задумывались ли вы о том, каким способом люди хотят развиваться, обучаться, делать карьеру, достигать профессиональных успехов? Ставя цели, люди формируют ожидания. Вот вы, например, что ожидаете от этого проекта? Вы хотите научиться чему-то новому или Вы здесь по какой-то другой причине?В жизни, бизнесе нам часто приходится начинать что-то новое, обучаться. Знание о моделях и принципах встраивания навыков в опыт позволяет быстро и эффективно достигать профессионального роста.
Теория
Практика
Семейство протоколов TCPIP
Более подробную информацию по протоколам семейства TCP/IP и способам организации сетей internet можно найти в RFC - документах, распространяемых DDN Network Information Center. Полный каталог RFC, а также сами документы можно получить по электронной почте, обратившись по адресу service@nic.ddn.mil. Поле "Subject:" в вашем запросе должно содержать название желаемого документа. Например, для получения RFC 822 вы должны указать Subject: RFC 822 Для получения дополнительной информации пошлите письмо, указав Subject: HELP Каталог RFC содержит полный список документов, упорядоченный в обратном хронологическом порядке. Его можно получить, послав запрос Subject: RFC INDEXПодробнее
Самоучитель по InDesign
Большинство команд меню InDesign имеют соответствующие сочетания клавиш быстрого доступа, ускоряющие работу пользователя. Например, вместо выбора команды New (Новый) из меню File (Файл) быстрее и легче воспользоваться сочетанием клавиш Cmd+N (на Macintosh) или Ctrl+N (в Windows). Обычно быстрый доступ осуществляется при нажатии нескольких клавиш.Клавиши-модификаторы, используемые в комбинациях быстрого доступа, могут указываться в следующем порядке: вначале клавиши Cmd или Ctrl, затем Opt или Alt и только потом Shift. Порядок нажатия данных клавиш не имеет значения. Однако последнюю клавишу в комбинации (букву или цифру) необходимо всегда нажимать после остальных.
Освоившись в программе, вы можете использовать клавиши быстрого доступа. Я предлагаю вам определить, какие команды меню вы выполняете чаще всего. Например, если вы часто импортируете изображения из других программ, можете использовать сочетание клавиш, соответствующее команде Place (Поместить). Каждый раз, когда вы вставляете текст или изображение, используйте это сочетание. Даже если вам необходимо заглянуть в меню, чтобы вспомнить комбинацию клавиш, воспользуйтесь после этого клавишами для открытия диалогового окна Place. К концу дня вы должны запомнить их, чтобы на следующее утро выучить новую комбинацию.
Введение
Знакомство с приложением
Устройство документа
Основы работы с текстом
Работа с объектами
Работа с цветом
Моделирование объектов
Перо и кривые Безье
Импортированная графика
Текстовые эффекты
Страницы книги
Слои
Библиотеки
Табуляция и таблицы
Автоматизация работы с текстом
Средства верстки
Выбор настроек цвета
Подготовка к печати
Экспорт
Настройка InDesign
Клавиши быстрого доступа для Windows
Советы начинающему веб-дизайнеру
Цветовая схема должна повторяться на всех страничках публикации, это создаст у посетителя ощущение связности сайта. Цвета ссылок старайтесь выбирать таким образом, чтобы, с одной стороны, читатель видел, что это ссылка, а с другой стороны, она бы не мешала ему читать основной текст. По поводу ссылок есть два полезных замечания: первое - как бы Вам не хотелось сделать цвета ссылок и посещенных ссылок одинаковыми (без веских на то причин), постарайтесь перебороть себя и придать им немного различия, для этого просто сделайте цвета уже посещенных ссылок чуть темнее; и второе - так уж получилось, что подчеркнутый текст в Web символизирует ссылку, поэтому поборите искушение использовать подчеркнутый текст в публикации, воспользуйтесь другим способом выделения. Вы ведь знаете, что очень неприятно, если, допустим, Ваша рука потянулась к ссылке с целью прочитать подробности, а мышка на нее ноль вниманияЧто такое стильный web-сайт?
Импортирование и связывание изображений
Добро пожаловать в Adobe® InDesign® CS2. InDesign - мощное программное средство, предназначенное как для разработки, так и для производства печатной продукции. Оно характеризуется точностью, высоким уровнем управляемости и простотой интеграции с другим программным обеспечением компании Adobe, ориентированным на работу с графикой. С помощью InDesign можно выпускать полноцветную полиграфическую продукцию профессионального качества на высокопроизводительных станках цветной печати, распечатывать документы на разнообразных выводных устройствах, таких как настольные принтеры, и создавать файлы в различных форматах, например, PDF или HTML. Писатели, художники, дизайнеры и издатели как никогда прежде могут расширить свою аудиторию и использовать для этого беспрецедентное разнообразие информационных носителей. Именно на многообразие форм данных ориентирована концепция сетевого издательства компании Adobe (Adobe Network Publishing), реализуемая с помощью средств создания визуально насыщенного содержимого, которое доступно везде, в любое время и на любом устройстве. Программа InDesign поддерживает данный подход благодаря полной интеграции с приложениями Adobe Photoshop8, Adobe Illustrator® и Adobe GoLive®. В книге «Adobe InDesign CS2. Официальный учебный курс» описываются новые функции, технологии и методы, поддерживающие новые веяния в издательской сфере.Уроки разработаны таким образом, что могут выполняться пользователями с любым уровнем подготовки. Если вы незнакомы с Adobe InDesign, то найдете в книге основные сведения, необходимые для того, чтобы начать работать с программой. Если вы уже пользуетесь программой Adobe InDesign, то по мере знакомства с материалом практического курса обнаружите для себя множество дополнительных функций, а также советы по оптимальному использованию Adobe InDesign и методы решения отдельных задач. В каждом уроке описываются пошаговые инструкции по созданию конкретного проекта. Книгу можно прорабатывать от начала до конца или выполнять только те уроки, которые отвечают вашим интересам и потребностям. Каждый урок содержит обзорный раздел, в котором обобщается рассмотренный материал.
Предисловие
Импортирование и связывание изображений
Создание таблиц
Создание векторных изображений
Работа с прозрачностью
Создание интерактивных документов
Объединение файлов в книги
Подготовка к печати и печать
Экспорт в формат PDF
Обеспечение согласованности цвета
