Пятница, 22.01.2021, 18:46
Ш  К  О  Л  А     П  И  Ф  А  Г  О  Р  А
      Предмет математики настолько серьезен, что нужно
не упускать случая, сделать его немного занимательным".
                                                                           Блез Паскаль
Главная | Регистрация | Вход Приветствую Вас Гость | RSS
ПАМЯТКИ ПО МАТЕМАТИКЕ   ВЕЛИКИЕ МАТЕМАТИКИ   ТЕОРИЯ ЧИСЕЛ   МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЛОГИКА
УРОКИ МАТЕМАТИКИ В ШКОЛЕ


МАТЕМАТИЧЕСКАЯ КЛАДОВАЯ


В МИРЕ ЗАДАЧ
ЕГЭ ПО МАТЕМАТИКЕ
МАТЕМАТИКА В НАЧАЛЬНОЙ ШКОЛЕ
ВАРИ, КОТЕЛОК!
УДИВИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА
В МИРЕ ИНТЕРЕСНОГО
Категории раздела
ПРОСТЫЕ ЧИСЛА. ДОЛГАЯ ДОРОГА К БЕСКОНЕЧНОСТИ [37]
КОГДА ПРЯМЫЕ ИСКРИВЛЯЮТСЯ. НЕЕВКЛИДОВЫ ГЕОМЕТРИИ [23]
МУЗЫКА СФЕР. АСТРОНОМИЯ И МАТЕМАТИКА [57]
МАГИЯ ЧИСЕЛ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МЫСЛЬ ОТ ПИФАГОРА ДО НАШИХ ДНЕЙ [27]
ИНВЕРСИЯ [20]
ИСТИНА В ПРЕДЕЛЕ. АНАЛИЗ БЕСКОНЕЧНО МАЛЫХ [47]
БЕСКОНЕЧНОСТЬ В МАТЕМАТИКЕ [43]
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЛОГИКА И ЕЕ ПАРАДОКСЫ [6]
ИЗМЕРЕНИЕ МИРА. КАЛЕНДАРИ, МЕРЫ ДЛИНЫ И МАТЕМАТИКА [33]
АБСОЛЮТНАЯ ТОЧНОСТЬ И ДРУГИЕ ИЛЛЮЗИИ. СЕКРЕТЫ СТАТИСТИКИ [31]
КОДИРОВАНИЕ И КРИПТОГРАФИЯ [47]
МАТЕМАТИКА В ЭКОНОМИКЕ [39]
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАТЕМАТИКА [35]
ЧЕТВЕРТОЕ ИЗМЕРЕНИЕ. ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ НАШ МИР ТЕНЬЮ ДРУГОЙ ВСЕЛЕННОЙ? [9]
ТВОРЧЕСТВО В МАТЕМАТИКЕ [44]
ЗАГАДКА ФЕРМА. ТРЕХВЕКОВОЙ ВЫЗОВ МАТЕМАТИКЕ [30]
ТАЙНАЯ ЖИЗНЬ ЧИСЕЛ. ЛЮБОПЫТНЫЕ РАЗДЕЛЫ МАТЕМАТИКИ [95]
АЛГОРИТМЫ И ВЫЧИСЛЕНИЯ [17]
КАРТОГРАФИЯ И МАТЕМАТИКА [38]
ПОЭЗИЯ ЧИСЕЛ. ПРЕКРАСНОЕ И МАТЕМАТИКА [23]
ТЕОРИЯ ГРАФОВ [33]
НАУКА О ПЕРСПЕКТИВЕ [29]
ЧИСЛА - ОСНОВА ГАРМОНИИ. МУЗЫКА И МАТЕМАТИКА [15]
Статистика

Онлайн всего: 6
Гостей: 6
Пользователей: 0
Форма входа

Главная » Файлы » МИР МАТЕМАТИКИ » ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАТЕМАТИКА

Мозг робота: нейронные сети
09.06.2015, 07:55

Робототехника — одна из самых сложных областей инженерии, и не только потому, что в простой руке робота используется множество сервоприводов и электронных устройств. Ее сложность связана с тем, что траектории движения подвижных частей робота определяются путем сложных математических расчетов. В некоторых случаях все расчеты выполняются в искусственном мозге робота, состоящем, подобно мозгу высших живых организмов, из нейронных сетей. Но в случае с роботами речь идет об искусственных нейронах.

 Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи - _32.jpg

Схематичное изображение нейрона человеческого мозга.

Понятия «нейронная сеть» и «искусственный нейрон» появились не так давно, и эйфория по отношению к ним уже не раз сменялась разочарованием. Эти понятия возникли как составляющие алгоритма Threshold Logic Unit (блок пороговой логики), который был предложен Уорреном Маккалоком и Уолтером Питтсом в 1940-е годы и имел большой успех. Искусственный нейрон, по сути, представляет собой инкапсуляцию указанного алгоритма. Специалисты описывают искусственный нейрон следующим образом:

Вход1 —> X1

Вход2 —> Х2

Входi —> Xi

Если 

> Пороговое значение,

то Выход <— 1

иначе Выход <— 0

На обычном языке это означает: нейрон возбуждается тогда и только тогда, когда стимул, то есть сумма произведений (XiВесi), превышает определенное пороговое значение.

Как вы можете видеть, нейрон крайне прост, поскольку требует лишь нескольких арифметических действий и одну операцию сравнения. Простота искусственных нейронов способствовала их реализации в микрочипах. К концу 90-х годов стала возможной полная реализация искусственных нейронных сетей исключительно в аппаратном обеспечении. Сегодня эти микрочипы используются при изготовлении электронных прогнозных устройств, к примеру, приборов, позволяющих определить причину недомогания плачущего ребенка.

Искусственный нейрон функционирует аналогично естественному. Но основная сложность нейронных сетей заключается в двух элементах, которые должны согласовываться между собой. Именно от них зависит, сможет ли нейронная сеть делать более или менее точные прогнозы. Эти два элемента — вес входных сигналов и пороговое значение. Трудоемкая корректировка этих значений, по результатам которой для ряда входных значений нейрон должен выдавать желаемое выходное значение, называется обучением. Прорыв в обучении нейронов совершил Фрэнк Розенблатт в конце 1950-х, предложив модель нейрона, способного корректировать веса и пороговое значение. Модель Розенблатта получила название перцептрон.

С точки зрения биологии реальный нейрон ведет себя почти так же: каждый нейрон имеет множество входов, куда поступают электрические сигналы от других нейронов (соединения между нейронами называются синапсами), затем определяется, превышают ли эти стимулы порог чувствительности. При этом следует учитывать, что некоторые синапсы важнее других (важность синапсов описывается с помощью весов, о которых мы упоминали выше). Если порог чувствительности превышен, то по аксону проходит электрический сигнал (в случае с искусственным нейроном аналогом этого сигнала будет выходное значение).

Перцептрон оказался полезным при прогнозировании: он способен предсказать, к какому классу принадлежит заданная выборка. Классическим примером является задача о растениях рода ирис, в которой рассматриваются выборки трех видов: ирис щетинистый (Iris setosa), ирис разноцветный (Iris versicolor) и ирис виргинский (Iris virginica). Каждая выборка описывается четырьмя параметрами: длиной и шириной лепестков, длиной и шириной чашелистиков. Цель задачи — определить, к какому виду принадлежат растения из новой выборки. Для решения будем использовать три перцептрона, каждый из которых настроен на обнаружение одного из трех видов. Таким образом, если новая выборка содержит растения вида ирис щетинистый, то всего один перцептрон вернет значение 1, два других — 0.


 Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи - _34.jpg

По порядку: ирис щетинистый, ирис разноцветный и ирис виргинский.

В зависимости от формы и размеров лепестков и чашелистиков система способна определить, к какому виду принадлежат цветы.

Читатель, возможно, задается вопросом: почему для решения задачи об ирисах нельзя использовать методы статистики? И действительно, эта задача так проста, что ее можно решить классическими методами статистики, к примеру, методом главных компонент. Но обратите внимание, что перцептрон и статистические методы описывают две принципиально различные схемы рассуждений, и описанная перцептроном, возможно, точнее соответствует естественным рассуждениям.

При решении задачи об ирисах методами статистики мы получили бы правила вида «если длина лепестков находится на интервале между указанными значениями, а ширина — между другими указанными значениями, весьма вероятно, что выборка принадлежит к виду Х». Перцептрон же рассуждает следующим образом: «если длина лепестков находится на интервале между указанными значениями, а ширина — между другими указанными значениями, весьма вероятно, что выборка принадлежит к виду X. Но если чашелистики слишком коротки, то размеры лепестков уже не имеют значения, так как выборка будет принадлежать к виду У».

Иными словами, при взвешивании входных значений для принятия решений одни данные могут иметь больший вес, чем другие, однако при достижении предельных значений входные данные, ранее считавшиеся неважными, начинают играть важную роль.

Категория: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАТЕМАТИКА | Добавил: admin | Теги: ИТК и мате, Мир Математики, искусственный интеллект, машинное обучение, популярная математик, математика и информатик, дидактический материал по матем
Просмотров: 582 | Загрузок: 0 | Рейтинг: 0.0/0
УЧИТЕЛЮ ИНФОРМАТИКИ
КОНСПЕКТЫ УРОКОВ
ВНЕКЛАССНЫЕ МЕРОПРИЯТИЯ ПО ИНФОРМАТИКЕ
ПОСОБИЯ И МЕТОДИЧКИ ДЛЯ УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ
ИЗ ОПЫТА РАБОТЫ УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ
ЗАДАНИЯ ШКОЛЬНОЙ ОЛИМПИАДЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ


ИНФОРМАТИКА В ШКОЛЕ


ИНФОРМАТИКА В НАЧАЛЬНЫХ КЛАССАХ
ИНФОРМАТИКА В 3 КЛАССЕ
ИНФОРМАТИКА В 4 КЛАССЕ
КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ. 3 КЛАСС
КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ. 4 КЛАСС
ПРОГРАММИРОВАНИЕ ДЛЯ ДЕТЕЙ
СКАЗКА "ПРИКЛЮЧЕНИЯ ЭЛЕКТРОШИ"
ИГРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА УРОКАХ ИНФОРМАТИКИ
ИГРОВЫЕ ЗАДАНИЯ ПО ИНФОРМАТИКЕ
ВИКТОРИНЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ЧАСТУШКИ
ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ
Поиск


Друзья сайта
  • Создать сайт
  • Все для веб-мастера
  • Программы для всех
  • Мир развлечений
  • Лучшие сайты Рунета
  • Кулинарные рецепты

  • Copyright MyCorp © 2021
    Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru