Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 




PDF просмотр
НазваниеЗадача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
страница1/104
Дата конвертации01.11.2012
Размер1.14 Mb.
ТипЗадача
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   104
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО АТОМНОЙ ЭНЕРГИИ
РОССИЙСКАЯ АССОЦИАЦИЯ НЕЙРОИНФОРМАТИКИ
МОСКОВСКИЙ ИНЖЕНЕРНО-ФИЗИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
(ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ)
НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ–2006
НЕЙРОИНФОРМАТИКА–2006
VIII ВСЕРОССИЙСКАЯ
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ
КОНФЕРЕНЦИЯ
ЛЕКЦИИ
ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕ
По материалам Школы-семинара
«Современные проблемы нейроинформатики»
Москва 2006

УДК 001(06)+004.032.26 (06) Нейронные сети
ББК 72я5+32.818я5
М82
НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ–2006. VIII ВСЕРОССИЙСКАЯ НАУЧНО-ТЕХ-
НИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «НЕЙРОИНФОРМАТИКА–2006»: ЛЕКЦИИ
ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕ. 
– М.: МИФИ, 2006. – 244 с.
В книге публикуются тексты лекций, прочитанных на Школе-семинаре
«Современные проблемы нейроинформатики», проходившей 24–27 января
2006 года в МИФИ в рамках VIII Всероссийской конференции «Нейроин-
форматика–2006».
Материалы лекций связаны с рядом проблем, актуальных для совре-
менного этапа развития нейроинформатики, включая ее взаимодействие с
другими научно-техническими областями.
Ответственный редактор
Ю. В. Тюменцев, кандидат технических наук
ISBN 5–7262–0635–5
Московский инженерно-физический институт
(государственный университет), 2006

Содержание
Предисловие
7
С. А. Терехов. Технологические аспекты обучения нейросетевых ма-
шин
13
Введение: Технологии обучающихся машин для анализа данных
14
Задачи, которые решают нейронные сети . . . . . . . . . . . . . .
16
Задачи классификации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
Аппроксимация данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
Кластеризация и визуализация данных . . . . . . . . . . . .
22
Прогнозирование временных рядов и оценивание рисков . .
25
Другие задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
Почему информационные задачи сложны? . . . . . . . . . .
27
Нейронные сети, которые решают задачи . . . . . . . . . . . . . .
30
Вероятностные деревья для задач классификации . . . . . .
30
Методы кластеризации данных . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
Гибридные методы классификации и кластеризации . . . .
38
Машины базовых векторов (SVM) . . . . . . . . . . . . . . .
40
Нейросетевые обучающиеся машины . . . . . . . . . . . . .
47
Что принципиально при синтезе нейросетевых моделей? . .
49
Иллюстрации применения технологий информационного модели-
рования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53
Задачи конкурса WCCI-2006 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
55
Задача ADA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
55
Обсуждение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
61
Послесловие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62
Благодарности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
63
Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
64
Приложение. О стандартизации описания моделей обучающихся
машин (PMML — Predictive Model Markup Language) . . . .
65
Общие принципы PMML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
67
УДК 001(06)+004.032.26 (06) Нейронные сети
3

ISBN 5–7262–0635–5
ЛЕКЦИИ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕ
Что дает применение PMML? . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
Задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
70
Задача 1. Таблица данных со случайными признаками . . .
70
Задача 2. Свойства ядерной аппроксимации . . . . . . . . .
72
А. М. Иваницкий. Проблема «сознание и мозг» и искусственный ин-
теллект
74
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
75
Механизмы ощущений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
76
Мышление . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
78
Декларативная память и внимание . . . . . . . . . . . . . . . . . .
80
Основные механизмы сознания . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
Физиология мозга и проблема искусственного интеллекта . . . .
83
Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
86
В. Г. Яхно. Динамика нейроноподобных моделей и процессы «созна-
ния»
88
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
88
Варианты моделей нейроноподобных систем . . . . . . . . . . . .
89
Однородные нейроноподобные системы . . . . . . . . . . .
90
Модели адаптивных распознающих систем . . . . . . . . . .
94
Модели взаимодействующих распознающих систем . . . . . . . . 100
Выводы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
В. Г. Редько. Проблема происхождения интеллекта и модели адап-
тивного поведения
112
Можно ли обосновать математику? . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
Модели адаптивного поведения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
From Animal to Animat — модели адаптивного поведения
животного и робота . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
Исследователи адаптивного поведения . . . . . . . . . . . . 118
Обучение с подкреплением . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
Теория функциональных систем П. К. Анохина как концеп-
туальная основа исследований адаптивного поведения 127
Модели эволюционного возникновения целенаправленного
адаптивного поведения . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
Проект «Мозг анимата» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
4
УДК 001(06)+004.032.26 (06) Нейронные сети
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   104

Похожие:

Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconДень зимних именинников. Ученик 1
Ведущий: Вот задача так задача! Что же сначала пожелать? Испытаем наш цветок. Все ли сможет он исполнить? Да тут не простой цветок,...
Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconРоссия и европа взаимные образы и представления, исторический опыт и традиции
Поэтому остается весьма важной и актуальной задача преодоления этих клише и стереотипов. Эта задача непосредственно связана с вопросом...
Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconПрограмма (задача, мероприятие): Федеральная целевая программа развития образования на 2011-2015 годы, задача 2 «Приведение содержания и структуры профессионального образования в соответствие с потребностями рынка труда»
Ректор фгбоу впо “Саратовский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского”
Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconИздательское дело как вид бизнес-деятельности обладает огромным финансовым потенциалом. Умело воспользоваться этим потенциалом задача любой издающей
Задача издательства — выстоять в этой борьбе. И здесь мало предложить хороший, качественный продукт, важно помочь ему дойти до целевого...
Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconСтраница логопеда Советы логопеда
Овладение языком, точной, правильной речью – задача, стоящая сейчас и перед родителями, и перед учителем, и перед логопедом. Решить...
Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconЗадача  настоящего  сообщения - познакомить  исследователей  истории  Отечественной 
...
Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconЗадача каждого  -  
П о т о м у    и    з и ж д е т с я    н а д е ж д а,    ч т о    э т а    р а б о т а 
Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconЗадача 7 (вычисление коммутатора) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 

Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconЗадача стерео-реконструкции

Задача ada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  iconЗадача напишете верния отговор.  
М И Н ИС Т Е Р С Т В О   Н А   О Б Р А З О В А Н И Е Т О ,   МЛ А Д Е ЖТ А   И   Н А У К А Т А  
Разместите кнопку на своём сайте:
TopReferat


База данных защищена авторским правом ©topreferat.znate.ru 2012
обратиться к администрации
ТопРеферат
Главная страница