Proiectul de fata isi propune sa prezinte ideile de baza ale calculului neuronal alaturi de principale modele conexioniste ale inteligentei artificiale.
In retelele neuronale informatia nu mai este memorata in zone bine precizate, ca in cazul calculatoarelor standard, ci este memorata difuz in toata reteaua. Memorarea se face stabilind valori corespunzatoare ale ponderilor conexiunilor sinaptice dintre neuronii retelei.
Un alt element important, care este, probabil, principalul responsabil pentru succesul modelelor conexioniste, este capacitatea retelelor neuronale de a invata din exemple. In mod traditional, pentru a rezolva o problema, trebuie sa elaboram un model (matematic, logic, lingvistic etc.) al acesteia. Apoi, pornind de la acest model, trebuie sa indicam o succesiune de operatii reprezentand algoritmul de rezolvare a problemei. Exista, insa, probleme practice de mare complexitate pentru care stabilirea unui algoritm, fie el si unul aproximativ, este dificila sau chiar imposibila.
In acest caz, problema nu poate fi abordata folosind un calculator traditional, indiferent de resursele de memorie si timp de calcul disponibil.
Caracteristic retelelor neuronale este faptul ca, pornind de la o multime de exemple, ele sunt capabile sa sintetizeze in mod implicit un anumit model al problemei.
Se poate spune ca o retea neuronala construieste singura algoritmul pentru rezolvarea unei probleme, daca ii furnizam o multime reprezentativa de cazuri particulare (exemple de instruire).
Capitolul 1 are un caracter introductiv si schiteaza ideile de baza ale calculului neuronal.
In Capitolul 2 se prezinta elementele fundamentale privind arhitectura si functionarea retelelor neuronale. Se da ecuatia generala a evolutiei unei retele neuronale si se prezinta cinci modele fundamentale ale instruirii acestor retele.
Capitolul 3 prezinta studiul perceptronului si diferitelor sale variante. Perceptronul standard este un model simplu de retea neuronala iar functionarea se bazeaza pe algoritmul de instruire.
Perceptronul multi strat este o retea neuronala avand o arhitectura formata din mai multe straturi succesive de neuroni simpli.
Capitolul 4 arata modul de instruire a retelelor multi strat prin metoda de propagare inapoi a erorii. Se prezinta diferite metode care algoritmul de propagare inapoi.
Capitolul 5 ne prezinta arhitecturi moderne de retele neuronale si a unor metode evolutive de optimizare bazate pe algoritmi evolutivi.
Capitolul 6 este dedicat aplicatiilor calculului neuronal. Aplicatiile retelelor neuronale sunt numeroase si acopera o arie larga de domenii. Printre aplicatiile calculului neuronal se numara optimizare combinatoriala, probleme de control si modelare a unor sisteme complexe, prelucrarea imaginilor si recunoasterea formelor.
1. Procese de invatare in sisteme cu inteligenta artificiala
Inteligenta artificiala, ca si in cazul inteligentei biologice se dobandeste printr-un proces continu si de durata de invatare, de aceea problema invatarii ocupa un loc important in cercetarea masinilor auto-instruibile (machine learning).
Prin invatarea automata se intelege studiul sistemelor capabile sa-si imbunatateasca performantele, utilizand o multime de date de instruire.
Sistemele cu inteligenta artificiala obisnuite au capacitati de invatare foarte reduse sau nu au de loc. In cazul acestor sisteme
1. ***, " Curs de ingineria reglarii automate".
2. Dumitrescu, D. "
3. Encarta Encyclopedi 1999
Pentru a descărca acest document,
trebuie să te autentifici in contul tău.
