Кадровый потенциал

Кадровый потенциал - совокупность способностей всех людей, которые заняты в данной организации и решают определенные задачи ...

История нейронных сетей

Первый интерес к нейросетям был обусловлен пионерской работой МакКаллока и Питса, изданной в 1943 году, где предлагалась схема компьютера, основанного на аналогии с работой человеческого мозга. Они создали упрощенную модель нервной клетки - нейрон. Мозг человека состоит из белого и серого веществ: белое - это тела нейронов, а серое - это соединительная ткань между нейронами, или аксоны и дендриты.

Мозг состоит примерно из 1011 нейронов, связанных между собой. Каждый нейрон получает информацию через свои дендриты, а передает ее дальше только через единственных аксон, разветвляющийся на конце на тысячи синапсов (см. рис. 1).

Рис. 1

Простейший нейрон может иметь до 10000 дендритов, принимающих сигналы от других клеток. Таким образом, мозг содержит примерно 1015 взаимосвязей. Если учесть, что любой нейрофизиологический процесс активизирует сразу множество нейронов, то можно представить себе то количество информации или сигналов, которое возникает в мозгу.

Нейроны взаимодействуют посредством серий импульсов, длящихся несколько миллисекунд, каждый импульс представляет собой частотный сигнал с частотой от нескольких единиц до сотен герц. Это невообразимо медленно по сравнению с современными компьютерами, но в тоже время человеческий мозг гораздо быстрее машины может обрабатывать аналоговую информацию, как-то: узнавать изображения, чувствовать вкус, узнавать звуки, читать чужой почерк, оперировать качественными параметрами. Все это реализуется посредством сети нейронов, соединенных между собой синапсами. Другими словами, мозг - это система из параллельных процессоров, работающая гораздо эффективнее, чем популярные сейчас последовательные вычисления.

Целью данной курсовой работы является реализация приложения, позволяющего определить фигуры изображенные пользователем на панели приложения (труегольник или круг). Для достижения этой цели я создам простейшую однослойную нейронную сеть (персептрон) с возможностью её обучения.

Постановка задачи

Краткий обзор искусственных нейронных сетей.

Изучение алгоритма однослойной нейронной сети (персептрона) с её обучением.

Написание программы с возможностью определения фигуры изображенной пользователем (треугольник или круг), используя данный алгоритм

Анализ задачи

Одной из первых искусственных сетей, способных к перцепции (восприятию) и формированию реакции на воспринятый стимул, явилсяРозенблатта (F. Rosenblatt, 1957). Персептроном, как правило, называют однослойную нейронную сеть, при этом каждый персептронный нейрон в качестве активационной функции использует функцию единичного скачка (пороговую)