Модель нейрона Маккалока-Питтса

Исследование понятия "искусственный нейрон". Характеристика модели нейрона Маккалока-Питтса. Моделирование логических операций "конъюнкция" и "дизъюнкция", оценка невозможности решения проблемы "исключающего или" с помощью нейрона с двумя входами.

Подобные документы

  • Основные понятия об искусственных нейронных сетях, дискретных преобразованиях Фурье и потоковых кодированиях информации. Формальная модель нейрона Мак-Каллока-Питтса и нейрона с альтернативными синапсами. Дискретное преобразование Фурье. Метод Хебба.

    автореферат, добавлен 08.02.2013

  • Описание модели динамического нейрона. Разработка новых методов обучения нейронных сетей, генерирующих спайки. Анализ аспектов функционирования нейрона, как детектора временных последовательностей сигналов. Исследование задач обучения нейрона с учителем.

    статья, добавлен 18.01.2018

  • История искусственных нейронных сетей. Модель формального нейрона Питтса и персептрон Розенблатта. Синапс как элементарная структура и функциональный узел между двумя нейронами. Примеры наиболее часто используемых преобразовательных функций Хопфилда.

    презентация, добавлен 25.06.2013

  • Ознакомление со структурной схемой нейрона. Анализ методов отражения сути биологических нейронных систем. Исследование сравнительных характеристик нейрокомпьютеров и традиционных компьютеров. Рассмотрение формальной модели искусственного нейрона.

    курсовая работа, добавлен 25.01.2015

  • Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.

    автореферат, добавлен 29.03.2018

  • Обзор принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей. Расширенная модель искусственного нейрона. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Определение входного сигнала нейрона. Карты признаков Кохонена.

    курсовая работа, добавлен 04.12.2012

  • Особенности программирования модели формального нейрона и персептрона Розенблатта, алгоритм и правило Хебба. Искусственный нейрон с активационной сигмоидальной логистической функцией. Персептронная система распознания изображений и сетевой поверхности.

    лабораторная работа, добавлен 08.10.2014

  • Анализ модели нейрона, обладающей возможностью запоминания значения специально вводимого параметра состояния нейрона. Механизм реализации двухуровневой схемы эволюционирования нейронных сетей. Описание предлагаемых алгоритмов их функционирования.

    статья, добавлен 19.12.2017

  • Искусственный интеллект как новая информационная революция. Некоторые сведения о мозге. Основы теории нейроподобных сетей. Схема строения нейрона как элементарного звена. Нейроподобный элемент, который используется при моделировании нейронных сетей.

    контрольная работа, добавлен 21.10.2017

  • Моделирование различных способностей человеческого мозга кибернетическими устройствами. Возможность моделирования интеллектуальных способностей человека в области музыкального творчества. Модель искусственного нейрона. Основные типы передаточных функций.

    реферат, добавлен 17.11.2014

  • Представление знаний для решения интеллектуальных проблем. Принцип выбора потенциального дерева решения. Искусственные нейронные сети. Принцип работы искусственного нейрона, его формальная модель. Применение нейронных сетей, классификация нейронов.

    учебное пособие, добавлен 26.08.2015

  • Смысл постулата Хебба в том, что если изначально наблюдается причинно-следственная связь между активациями пре- и постсинаптического нейрона, то эта связь имеет тенденцию к усилению. Следствия, исходящие из правила Хебба. Структурная схема нейрона.

    презентация, добавлен 20.05.2020

  • Анализ понятия интеллектуальных информационных технологий - средства для разработки интеллектуальных систем. Ознакомление с историей создания перцептрона, который имитирует процессы человеческого мышления. Исследование структуры искусственного нейрона.

    контрольная работа, добавлен 19.06.2015

  • Модель формального кибернетического нейрона. Характеристика многослойного персептрона. Его обучение методом обратного распространения ошибки. Рекурсивные сети Элмана, способные обрабатывать последовательности векторов. Области применения нейросетей.

    статья, добавлен 14.12.2017

  • Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.

    статья, добавлен 29.01.2016

  • Краткая история развития искусственных нейронных сетей. Анализ факторов, влияющих на формирование цены на недвижимость. Математическая модель нейрона. Сравнение многослойного персептрона и радиально-базисной сети. Архитектурная и адаптивная динамика.

    дипломная работа, добавлен 02.09.2018

  • Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.

    реферат, добавлен 29.12.2011

  • Применение математического и численного моделирования в нейробиологии. Оптимизация параметров биологически обоснованной модели нейрона методом генетического алгоритма. Основные преимущества элитарного отбора без сходимости решения в локальных оптимумах.

    дипломная работа, добавлен 08.02.2013

  • Сущность экспертных систем как самостоятельного направления в искусственном интеллекте. Основные правила их проектирования. Средства разработки экспертных систем. Понятие сигмоидального нейрона и звезд Гроссберга. Структура многослойного персептрона.

    курс лекций, добавлен 21.05.2013

  • Особливості процесу фізичного моделювання біологічного нейрона. Розширення функцій, покращення ефективності та конструктивно-технологічних характеристик оптоелектронних частотно-динамічних нейронних елементів шляхом реалізації їх на біспін-приладах.

    автореферат, добавлен 25.06.2014

  • Нейромережеві технології є перспективним напрямком розвитку систем підтримки та прийняття рішень. Особливості формальної моделі нейрона, системи побудови та дослідження нейронних мереж (формування образів, бази знань, визначення часу ухвалення рішення).

    реферат, добавлен 16.11.2009

  • Логика - наука о формах и способах рассуждений. Основные формы мышления: понятие, суждение (высказывание), умозаключение, доказательство. Логические функции, связки и выражения: конъюнкция, дизъюнкция, инверсия, импликация (следование), эквиваленция.

    реферат, добавлен 20.12.2011

  • Разработка программы распознавания действий человека. Работа с видеопотоком и классификатором. Выделение особенностей и структуры сверточной нейронной сети. Функции активации искусственного нейрона. Выделение контура из изображения и определение движения.

    дипломная работа, добавлен 05.11.2015

  • Реализация решения задачи теоретической механики по нахождение уравнений движений систем с двумя степенями свободы. Моделирование с помощью средств языка программирования JS наглядной модели решенной задачи, отображающее свободные колебания системы.

    курсовая работа, добавлен 11.01.2020

  • Использование мягких вычислений для создания гибридных интеллектуальных систем. Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума. Нейронные сети, математическая модель нейрона. Генетическое программирование, деревья поколений.

    контрольная работа, добавлен 06.06.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.