Интеллектуальность нейросетевых конструкций. Обзор литературы. pdf
6. Забавный нейропакет Sharky. Демонстратор перцептронов. pdf
7. Нейропакет Пермской школы искусственного интеллекта. Перцептронный нейросимулятор. pdf
8. УМК «Нейросетевые технологии». pdf
В состав комплекта инструментов для подготовки квалифицированных нейроконструкторов входят следующие файлы:
1. Основы теории искусственных нейронных сетей. pdf
2. Универсальный нейропакет. Графический нейросетевой редактор-имитатор. pdf
3. Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга. pdf
4. Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА).pdf
«Нейроконструкции 1 уровня сложности»
— Нейроны (командные нейроны-переключатели, пороговые нейроны, нейронные слои с латеральным торможением, и др.);
— нейронные ансамбли;
— функциональные узлы;
— И в искусственном интеллекте при обработке новых типов знаний появляется необходимость хранения новых характеристик — свойств, таких, как ассоциации, интуиция, …, и явлений (озарение, …), алгоритмов, процессов. Появляется необходи
С точки зрения естественного интеллекта в это время медики и биологи работают с нейросетями другого типа: их можно назвать 3d-сетями, или динамическими нейросетями, для которых существенным является фактор времени. Нейроконструкции у них работают не только с плоскими нейросетями. В этих нейроконструкциях нужно иметь память для хранения знаний. Причём, хранить надо знания разных типов (символы, понятия, правила, …) и всё это в связи со временем. Разработаны нейроны новой, не встречавшейся ранее конструкции, нового предназначения, нетипичные для используемых плоских нейросетей.
— Моделирование нейроконструкций начинается с плоских нейросетей, чтобы научиться создавать сети для решения задач классификации, кластеризации, прогнозирования, предсказания. При этом выясняется, что эти нейросети могут обучаться и получать (генерировать) новые знания.
Самое главное, что нейроконструкции этого уровня создаются для работы со смысловой частью информации:
— сопоставление сложных объектов и оценку их сходства;
— выделение типового объекта из группы однородных;
— поиск типичных черт, существенных признаков;
— формирование описания типового объекта, выделение его отличительных черт;
— определение понятий (дефиниции);
— выявление причинно-следственных связей;
— интерпретация связей и свойств исследуемых объектов;
— генерация гипотез;
— выявление закономерностей;
— самообучение, адаптация.
Для решения таких задач необходимы в основном простые нейросети типа перцептронов, сетей Кохонена, сетей Хопфилда, и др., которые можно отнести к нейроконструкциям первого уровня сложности.
Третья часть направлена на разработку и использование нейрокомпьютеров (проектирование и конструирование нейроконструкций (НК) на основе использования нейрологических элементов, таких как И, ИЛИ, НЕ; разработка программного обеспечения (ПО) НК; обучение НК решению различных классов задач).
Нейросетевые конструкции становятся более сложными, в них используется интерфейс пользователя, автоматизируется управление проведением нейросетевых исследований, нейрокомпьютерные элементы реализуются в виде искусственных нейронных ансамблей (ИНА).
Для решения таких задач необходимы в основном простые нейросети типа перцептронов, сетей Кохонена, сетей Хопфилда, и др., которые можно отнести к нейроконструкциям первого уровня сложности.
Третья часть направлена на разработку и использование нейрокомпьютеров (проектирование и конструирование нейроконструкций (НК) на основе использования нейрологических элементов, таких как И, ИЛИ, НЕ; разработка программного обеспечения (ПО) НК; обучение НК решению различных классов задач).
Нейросетевые конструкции становятся более сложными, в них используется интерфейс пользователя, автоматизируется управление проведением нейросетевых исследований, нейрокомпьютерные элементы реализуются в виде искусственных нейронных ансамблей (ИНА).
Для решения таких задач необходимы в основном простые нейросети типа перцептронов, сетей Кохонена, сетей Хопфилда, и др., которые можно отнести к нейроконструкциям первого уровня сложности.
Третья часть направлена на разработку и использование нейрокомпьютеров (проектирование и конструирование нейроконструкций (НК) на основе использования нейрологических элементов, таких как И, ИЛИ, НЕ; разработка программного обеспечения (ПО) НК; обучение НК решению различных классов задач).
Нейросетевые конструкции становятся более сложными, в них используется интерфейс пользователя, автоматизируется управление проведением нейросетевых исследований, нейрокомпьютерные элементы реализуются в виде искусственных нейронных ансамблей (ИНА).
