|
|
| (5 промежуточных версий не показаны.) |
| Строка 1: |
Строка 1: |
| - | '''Иску́сственные нейро́нная се́ть (artificial neural network, ANN)''', или просто нейронная сеть — это математическая модель, а также ее программные или аппаратные реализации, построенная в некотором смысле по образу и подобию сетей нервных клеток живого организма.
| + | #REDIRECT[[Нейросеть]] |
| - | | + | |
| - | Нейронные сети — один из наиболее известных и старых методов машинного обучения.
| + | |
| - | | + | |
| - | | + | |
| - | == История метода ==
| + | |
| - | Идея метода сформировалась в процессе изучения работы мозга живых существ. Но нужно помнить, что ИНС гораздо проще своих прототипов, биологических нейронных сетей, до конца не изученных до сих пор.
| + | |
| - | === Хронология ===
| + | |
| - | * 1943 год — [[Винер, Норберт|Норберт Винер]] вместе с соратниками публикует работу о кибернетике. Основной идеей является представление сложных биологических процессов математическими моделями.
| + | |
| - | * 1943 год — [[Маккалок, Уоррен|Маккалок]] и [[Питтс, Уолтер|Питтс]] формализуют понятие нейронной сети в фундаментальной статье о логическом исчислении идей и нервной активности.
| + | |
| - | * 1949 год — [[Хебб, Дональд|Хебб]] предлагает первый алгоритм обучения.
| + | |
| - | * В 1958 году [[Розенблатт, Фрэнк|Розенблаттом]] изобретен [[перцептрон]]. Перцептрон обретает популярность — его используют для распознавания образов, прогнозирования погоды и т. д. Казалось, что построение полноценного [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] уже не за горами.
| + | |
| - | * В 1960 году Уидроу совместно со своим студентом Хоффом на основе [[Дельта-правило|дельта-правила]] (''формулы Уидроу'') разработали ADALINE, который сразу начал использоваться для задач предсказания и адаптивного управления.. Сейчас Адалин (''адаптивный сумматор'') является стандартным элементом многих систем обработки сигналов.
| + | |
| - | * В 1961 году под руководством [[Бонгард, Михаил Моисеевич|М. М. Бонгарда]] разработана программа «Кора»: «…задача Коры — поиск разделяющего правила после того, как найдены операторы, дающие достаточно четкие (коротко кодируемые) характеристики объекта или его частей». Программа Кора нашла применение, в частности, для распознавания нефтеносных пластов.
| + | |
| - | * В 1969 году [[Минский, Марвин Ли|Минский]] публикует формальное доказательство ограниченности перцептрона и показывает, что он неспособен решать некоторые задачи, связанные с инвариантностью представлений. Интерес к нейронным сетям резко спадает.
| + | |
| - | * 1974 год — Пол Дж. Вербос, и А. И. Галушкин одновременно изобретают [[Метод обратного распространения ошибки|алгоритм обратного распространения ошибки]] для обучения [[многослойный перцептрон|многослойных перцептронов]]. Изобретение не привлекло особого внимания.
| + | |
| - | * 1975 год — Фукушима представляет [[Когнитрон]] — самоорганизующуюся сеть, предназначенную для инвариантного [[Распознавание образов|распознавания образов]], но это достигается только при помощи запоминания практически всех состояний образа.
| + | |
| - | * 1982 год — после длительного упадка, интерес к нейросетям вновь возрастает. [[Хопфилд, Джон|Хопфилд]] показал, что нейронная сеть с обратными связями может представлять собой систему, минимизирующую энергию (так называемая [[нейронная сеть Хопфилда|сеть Хопфилда]]). Кохоненом представлены модели сети, обучающейся без учителя ([[Нейронная сеть Кохонена]]), решающей задачи [[Кластеризация|кластеризации]], визуализации данных ([[самоорганизующаяся карта Кохонена]]) и другие задачи предварительного анализа данных.
| + | |
| - | * 1986 год — Дэвидом И. Румельхартом, Дж. Е. Хинтоном и Рональдом Дж. Вильямсом и независимо и одновременно С. И. Барцевым и В. А. Охониным (Красноярская группа) переоткрыт и существенно развит метод обратного распространения ошибки. Начался взрыв интереса к обучаемым нейронным сетям.
| + | |
| - | | + | |
| - | == Математическое описание ==
| + | |
| - | === Персептрон ===
| + | |
| - | {{Main|Персептрон}}
| + | |
| - | === Однослойные сети ===
| + | |
| - | === Многослойные сети ===
| + | |
| - | === Сети Кохонена ===
| + | |
| - | {{Main|Нейронная сеть Кохонена}}
| + | |
| - | == Проблемы метода ==
| + | |
| - | == Пример ==
| + | |
| - | == Литература ==
| + | |
| - | # [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)]] | + | |
| - | # C. Минский, М. Пейперт — Персептроны, Москва, "Мир", 1971.
| + | |
| - | | + | |
| - | == Ссылки ==
| + | |
| - | * [[Линейный классификатор]]
| + | |
| - | * [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)]]
| + | |
| - | | + | |
| - | == См. также ==
| + | |
| - | * [[Персептрон]]
| + | |
| - | * [[Перcептрон Розенблатта]]
| + | |
| - | * [[Адаптивный линейный элемент]]
| + | |
| - | | + | |
| - | [[Категория:Энциклопедия анализа данных]]
| + | |
| - | [[Категория:Машинное обучение]]
| + | |
| - | [[Категория:Нейронные сети]]
| + | |
| - | [[Категория:Незавершённые статьи]]
| + | |
| - | | + | |
| - | | + | |
| - | {{Задание|Tikhonov_Andrey|Константин Воронцов|7 января 2009}}
| + | |
