Реферат: Обзор и анализ нейросетей

Сложный

Высокоскоростной

Один или несколько

Простой

Низкоскоростной

Большое количество

Память

Отделена от процессора

Локализована

Адресация не по содержанию

Интегрирована в процессор

Распределенная

Адресация по содержанию

Вычисления

Централизованные

Последовательные

Хранимые программы

Распределенные

Параллельные

Самообучение

Надежность Высокая уязвимость Живучесть Специализация Численные и символьные операции Проблемы восприятия

Среда

функционирования

Строго определена

Строго ограничена

Без ограничений

1.2 Области применения нейронных сетей

Искусственные нейронные сети в настоящее время широко используются при решении самых разных задач и активно применяются там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. В числе задач, решение которых доверяют искусственным нейронным сетям, можно назвать следующие: распознавание текстов, системы безопасности и видео-наблюдения, автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование – и это далеко не все. С помощью нейросетей можно выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов. Аппаратные реализации ИНС идеально подходят для решения задач идентификации и управления, так как обеспечивают, благодаря параллельной структуре, чрезвычайно высокую скорость выполнения операций.

Описанные возможности в основном относятся к слоистым нейронным сетям, обучаемым алгоритмом обратного распространения, и растущим нейронным сетям на основе вариантов алгоритма каскадной корреляции. Но существуют и другие классы нейронных сетей − нейросети ассоциативной памяти, нейросети для квантования данных, сжатия данных путем построения главных независимых компонент, нейронные сети для разделения смеси сигналов и др. Т.е. круг задач, решаемых нейронными сетями, очень и очень широк, поскольку широк и сам набор нейросетевых алгоритмов.

1.3 Классификация нейронных сетей

Существует широкий спектр достаточно универсальных способов организации инструментальных средств и собственно процесса применения нейронных сетей на различной программно-аппаратной базе. Всегда можно подобрать наиболее оптимальный для некоторой задачи − всё определяется свойствами задачи и требованиями к решению.

Однако применение нейросетей осложняется рядом причин. Нельзя придумать какую то одну универсальную ИНС, которая бы подошла для различных типов задач. Нейросети используют в двух вариантах:

1) Строится нейросеть, решающая определенный класс задач,