Искусственный интеллект


Алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей - часть 8


Возникающее после обучения разбиение на классы может в случае необходимости уточняться с помощью обучения с учителем. По сути дела, по алгоритму обучения без учителя функционируют и наиболее сложные из известных на сегодняшний день искусственные нейронные сети – когнитрон и неокогнитрон, – максимально приблизившиеся в своем воплощении к структуре мозга. Однако они, конечно, существенно отличаются от рассмотренных выше сетей и намного более сложны. Тем не менее, на основе вышеизложенного материала можно создать реально действующие системы для распознавания образов, сжатия информации, автоматизированного управления, экспертных оценок и много другого.

Литература

  1. С.Короткий, Нейронные сети: алгоритм обратного распространения.

  2. Ф.Блум, А.Лейзерсон, Л.Хофстедтер, Мозг, разум и поведение, М., Мир, 1988.

  3. Ф.Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника, М., Мир, 1992.

  4. Keun-Rong Hsieh and Wen-Tsuen Chen, A Neural Network Model which Combines Unsupervised and Supervised Learning, IEEE Trans. on Neural Networks, vol.4, No.2, march 1993.

На главную страницу | Листинг




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин