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decyzyjnych Sieci neuronowe są systemami, których struktura jest w mniejszym lub większym stopniu wzorowana na działaniu ludzkiego systemu nerwowego i mózgu. Podstawową jednostką funkcjonalną tego systemu, zwanego biologiczną siecią neuronową, jest komórka nerwowa lub neuron. Możemy powiedzieć, że system nerwowy odbiera zmiany zachodzące zarówno w środowisku zewnętrznym jak i wewnątrz organizmu, przewodzi je i przetwarza w celu wypracowania odpowiednich reakcji. Bodźce odbierane z narządów zmysłów są przekazywane do ośrodkowego układu nerwowego za pomocą neuronów wstępujących (lub czuciowych). SSN Sieć neuronowa (sztuczna sieć neuronowa) – ogólna nazwa struktur matematycznych i ich programowych lub sprzętowych modeli, realizujących obliczenia lub przetwarzanie sygnałów poprzez rzędy elementów, zwanych sztucznymi neuronami, wykonujących pewną podstawową operację na swoim wejściu. Oryginalną inspiracją takiej struktury była budowa naturalnych neuronów oraz układów nerwowych, w szczególności mózgu. Dowolna sztuczna sieć neuronowa może być zdefiniowana poprzez określenie:

modelu sztucznego neuronu,

reguły uczenia sieci. Zbiór prostych jednostek obliczeniowych przetwarzających dane, komunikujących się ze sobą i pracujących równolegle. Zbiór połączonych ze sobą jednostek wejściwo-wyjściowych. Z każdym połączeniem skojarzona jest waga, która może zostać zmieniona w trakcie uczenia. Nie wymagają programowania. Wystarczy stworzyć sieć, a ona uczy się sama. Rolą programisty jest jedynie zaprojektowanie tejże sieci, która w najlepszy sposób będzie rozwiązywała problem oraz umiejętnie kierowała procesem uczenia się. Wykazują dużą odporność na uszkodzenia. Działa nawet w przypadku uszkodzeń niektórych połączeń. Odmawia posłuszeństwa dopiero po przekroczeniu pewnego progu. Posiadają zdolność do uogólnienia. Np. jeśli sieć nauczy się rozpoznawać kolor żółty i czerwony, tym samym zdobędzie możliwość rozpoznawania kolorów podobnych, jak bladożółty. Są mało precyzyjne. Nie przydadzą się, gdy potrzeba jasnych i precyzyjnych wyników, np. przy skomplikowanych obliczeniach, obsłudze kont bankowych. Brak rozumowania wieloetapowego. Sieć pozwala jedynie na wyciąganie bezpośrednich wniosków. Rozumowanie wieloetapowe wymaga zastosowania kilku sieci. ZALETY WADY realizacja funkcji logicznej (np. koniunkcji, alternatywy) za pomocą sztucznych neuronów specjalnej struktury,

modelowanie powiązań rzeczywistych w postaci pewnych macierzy informacji,

realizacja za pomocą opracowanych tablic regałowej bazy wiedzy, w formie specjalnych sztucznych sieci neuronowych,

opracowanie algorytmu zmiany niezbędnych powiązań pomiędzy neuronami. Budowa jednokierunkowych sztucznych sieci neuronowych Sztuczny neuron można rozpatrywać jako specyficzny przetwornik sygnałów. Sygnały wejściowe zostają przemnożone przez odpowiadające im wagi, a następnie zsumowane. Uzyskana wartość nosi nazwę potencjału membranowego. Wynik sumy ważonej wprowadzany jest jako argument funkcji aktywacji i w ten sposób obliczane jest wyjście neuronu. sieć będzie miała jeden kierunek przetwarzania danych od wejścia (informacja) do wyjścia (decyzja),

sieć będzie miała najwyżej jedną warstwę ukrytą z liczby neuronów równą ilości koniunkcji w funkcji logicznej,

możliwe jest połączenie bezpośrednie wejścia z wyjściem. Zasady budowania logicznych sieci neuronowych Logiczna sztuczna sieć neuronowa A =(np. A1) wektor(tablica) informacji wejściowych.

R= (np. R1) wektor możliwych decyzji.

mh=(np. m1) numery neuronów warstwy ukrytej (jeśli istnieje). Funkcje aktywacji Topologia SSN Rodzaj sieci neuronowej zależy od sposobu połączenia neuronów tej sieci oraz od kierunku przepływu sygnałów w sieci. Każdy typ sieci ma własne metody doboru wag, czyli uczenia. Istnieje bardzo wiele rodzajów sieci neuronowych jednak najbardziej podstawowe, obrazujące budowę i sposób działania to: sieci jednokierunkowe.

sieci komórkowe Sieci jednokierunkowe sieci o jednym kierunku przepływu sygnałów. Posiada warstwę wejściową, wyjściową i warstwy ukryte. Sieci rekurencyjne W sieciach tego typu występuje przynajmniej jedno sprzężenie zwrotne. Oznacza to, że sygnały wyjściowe warstwy podawane są na jej wejścia, co powoduje pewną dynamikę w pracy sieci. Sygnały wejściowe w takiej sieci zależą zarówno od aktualnego stanu wejścia jak i od sygnałów wyjściowych w poprzednim cyklu. Strukturę ogólną takiej sieci przedstawia poniższy rysunek. Sieci komórkowe W tych sieciach sprzężenia wzajemne między elementami przetwarzającymi dotycza jedynie najbliższego sąsiedztwa. Podstawową trudność w stosowaniu tego typu sieci stanowi opracowanie skutecznej, efektywnej i uniwersalnej metody projektowania. Model sztucznego neuronu Opracywały:

Spejer Justyna Zarządzanie i Inżynieria Produkcji.

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rok: 2011/2012 Podsumowanie 4. Sztuczne sieci neuronowe powinny znajdować zastosowanie w rozwiązywaniu takich problemów, gdzie istnieje odwzorowanie zmiennych wejściowych w wyjściowe i nie istnieje dla tego problemu rozwiązanie algorytmiczne lub algorytm jest bardzo złożony. 1. Sieci neuronowe są bardzo wyraﬁnowaną techniką modelowania. 2. Szczególnie atrakcyjne są możliwości zastosowań do rozwiązywania problemów o charakterze nieliniowym. 3. O popularności sieci neuronowych może świadczyć fakt ilości sprzedaży oprogramowania. Zastosowanie Bankowość: systemy czytające czeki i inne dokumenty bankowe. Obronność: systemy sterowania pociskami, śledzenie obiektów, przetwarzanie sygnałów radarowych i sonarowych, przetwarzanie obrazów. Elektronika: syntezery głosu, systemy analizy błędów podczas procesu projektowania układów elektronicznych. Rozrywka: animacja, efekty specjalne. Finanse: analiza linii kredytowych, predykcja kursu walut, przewidywanie cen akcji spółek giełdowych, przeszukiwanie zastawów hipotecznych. Robotyka: sterowniki, sterowanie robotem po określonej trajektorii. Telekomunikacja: kompresja danych, systemy tłumaczenia języka. Transport: systemy diagnostyki układu hamulcowego ciężarówek, planowanie ruch. Sztuczne sieci.

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