Добавлен: 28.03.2023
Просмотров: 354
Скачиваний: 2
В настоящее время, использование нейронных сетей для решения задач высокой сложности вызывает трудности, связанные с надежностью их работы, так как они могут быть неточны даже при их правильном функционировании, поэтому многих случаях, требуется применения синтеза нескольких методов решения. С начала нынешнего века в работах различных исследователей появляются описания нейро-нечётких сетей и ячеечно-нейросетевых моделей. В будущем будет происходить дальнейшая интеграция методов искусственного интеллекта между собой и с другими методами решения задач.
2. Аналогия нейронных сетей с мозгом и биологическим нейроном
С точки зрения биологии нейронная сеть – это совокупность нейронов центральной нервной системы, то есть, головной мозг и остальные ее части. В конце XIX века большой прорыв в понимании природы поведения живых организмов на земле и человека дало открытие биологических нейронных сетей и начало изучения их свойств. После того, как основные свойства и принципы организации нейросетей были изучены и взяты на вооружение математиками и программистами, сформировалось понятие искусственных нейронных сетей. В настоящее время искусственные нейронные сети активно используются в самых различных областях – физике, технике, медицине.
Мышление заключается в познании сути вещей и явлений, закономерных связей и отношений между ними, как отражение действительности окружающего нас мира. Мозг – это орган мышления, а также – нейронная сеть. В течение развития человеческой цивилизации изобретались способы облегчения труда, сначала каменный молот, сейчас механизация и автоматизация производства. И прогресс движется вперед – человек создает искусственные нейронные сети, которые мыслят за него. Но пока, современные нейросети создаются, чтобы решать задачи конкретных предметных областей и наделяют упрощенной в миллионы раз способностью мыслить.
Кора головного мозга человека содержит около 1011 нейронов, а каждый нейрон связан с 103 - 104 другими нейронами. Каждый нейрон является сложным, имеет свои составляющие, подсистемы и механизмы управления и передает информацию через огромное количество электрохимических связей. Насчитывают около сотни разных классов нейронов. Вместе нейроны и соединения между ними формируют недвоичный, нестойкий и несинхронный процесс, отличающийся от процесса вычислений традиционных компьютеров. Искусственные нейросети моделируют лишь главнейшие элементы сложного мозга.
Итак, нейросеть – это совокупность связанных между собой нейронов. Значит, достаточно смоделировать несколько нейронов и размножить их, чтобы получить цельную нейросеть. Чтобы это сделать, нужно знать как устроены и функционируют сами нейроны.
Рис. 2.1 – Нейрон
Нейрон (нервная клетка) является особой биологической клеткой, которая обрабатывает информацию (Рис. 2.1). Он состоит из тела клетки или сомы, и двух типов внешних древоподобных ветвей: аксона и дендритов. Тело клетки включает плазму, которая производит необходимые для нейрона материалы, и ядро, которое содержит наследственную информацию. Нейрон получает импульсы от других нейронов через приемники - дендриты и передает сигналы, сгенерированные телом клетки, вдоль аксона, который в конце разделяется на волокна. На окончаниях этих волокон находятся синапсы (рис. 2.2).
Рис. 2.2 – Синапс