Universitatea de Stat din Moscova. Sarcini intelectuale în economie Paralele cu biologia
Măsurătorile neuronale (NS) sunt una dintre abordările științifice rămase ale comportamentului pieței. Ideea monitorizării neuronale constă în modelarea comportamentului (repetat) al diferitelor procese bazate pe informații istorice.
În restul timpului vor exista încercări active de a integra măsuri neuronale artificiale și sisteme experte. Într-un astfel de sistem, o rețea neuronală fragmentată poate răspunde la cele mai multe erori aparent simple, care sunt apoi transmise sistemului expert. Ca urmare, constatările sunt acceptate la un nivel înalt, caz în care, poate, din colectarea de date suplimentare sau din constatările experților.
Alegerea structurii rețelelor neuronale depinde de particularitățile și complexitatea sarcinii. Deoarece conceptul nu poate fi redus la același tip din tipurile cunoscute, proiectantul trebuie să se confrunte cu problema complexă a sintetizării unei noi configurații.
Neuromăsurarea în sine este un set de funcții matematice speciale cu o serie de parametri care sunt ajustați în procesul de pornire de la datele anterioare. Apoi, procesul de monitorizare neuronală procesează datele reale de ieșire și arată previziunile sale privind comportamentul viitor al sistemului care este în curs de dezvoltare. Principalul dezavantaj al programelor bazate pe măsurători neuronale este problema antrenării corecte a măsurătorilor neuronale și a opririi antrenamentului excesiv, care poate afecta foarte mult adecvarea modelului la piață.
Avantajul neurocomputing-ului este principiul unic de inițiere a neurosupravegherii - minimizarea daunelor empirice. Funcția de netezire, care evaluează configurația circuitului, este indicată printr-un apel - în funcție de metoda care este urmată. În continuare, rețeaua începe să își modifice treptat configurația - structura tuturor neuronilor săi sinaptici - în așa fel încât să minimizeze această daune. Ca urmare, în procesul de începere a procesului, devine mai ușor să faci față sarcinilor care i-au fost atribuite.
Nu există algoritmi diferiți ai științei, care sunt împărțiți în două mari clase: determiniști și stocastici. În prima dintre ele, ajustarea se bazează pe o secvență dură de acțiuni, în cealaltă, se realizează pe baza acțiunilor care sunt subordonate unui anumit proces episodic.
Rețelele neuronale multisferice (un număr de rețele neuronale cu o singură bilă conectate una câte una) au început să se dezvolte mai târziu decât cele cu o singură bilă, deoarece Anterior, nu exista o metodă de a lua astfel de măsuri. Măsurile bogat-sferice sunt concepute pentru a recunoaște obiectele pliabile, atunci. Există proprietăți de aproximare mai optime, cele mai mici cu o singură bilă. Deja, rețeaua de neuroni a lui Trishar poate recunoaște orice imagine! Odată ce creați o rețea neuronală recurentă (cu conexiuni de poartă între bile), rețeaua începe să funcționeze singură. Pentru a începe o astfel de măsură, este suficient să furnizați un semnal de intrare și ea însăși va clasifica obiectul specificat de aceste semnale.
În sfera economică a neuro-marginării, este necesar să se atingă obiectivul de realizare a unor neurocalculatoare suplimentare în sarcinile viitoare: Prognoza serii temporale pe baza metodelor de procesare a neuro-marginării (cursul de schimb, prețul acțiunii etc.); Activitatea de asigurare a bancilor; Prognoza falimentelor pe baza sistemului de neuro-taiere; Modificari ale ratelor obligatiunilor si actiunilor intreprinderilor prin investirea activelor in aceasta intreprindere; Suspendarea rețelelor neuronale până la începerea activităților bursiere; Prognoza eficienței economice a finanțării proiectelor economice și inovatoare.
Toate calculele rețelelor neuronale sunt efectuate folosind pachete speciale separate de programe aplicate. Neuropacket-urile au devenit acum o caracteristică mai mult sau mai puțin clasică în lumea noilor tehnologii informatice și informatice. Există deja o mulțime de companii care sunt angajate în dezvoltarea de noi produse și investesc în neurotehnologie. Dacă vrei un astfel de produs, îl instalezi, apoi îl pornești și îl lansezi. Pachetele în sine sunt reînnoite de mai multe ori pe săptămână, așa că toate trebuie să fie primite zilnic.
Pachetele de aplicații pentru rețele neuronale, care sunt dezvoltate de un număr de companii, permit dezvoltatorilor să lucreze cu diferite tipuri de rețele neuronale și diferite metode de învățare. Acestea pot fi fie specializate (de exemplu, pentru transferul prețurilor la acțiuni), fie chiar universale.
Zokrema, pachet Statistica Neural Networks. Un avantaj notabil al acestui pachet este că utilizează în mod natural un arsenal mare de metode pentru analiza statistică și vizualizarea datelor și reprezentărilor în sistemul Statistica.
Neuroshell DayTrader este cel mai popular program pentru crearea de măsuri neuronale pentru analiza pieței. Pe lângă măsurătorile neuronale, loc și instrumente clasice și indicatori de analiză tehnică. Formatul Metastock este inclus.
Excel Neural Package este un program rusesc pentru crearea de măsurători neuronale și analizarea acestora în Microsoft Excel.
Literatură: Osovsky S. Rețele neuronale pentru prelucrarea informațiilor. M., Statistica financiară, 2002. Nazarov A.V., Loskutov A.I. Algoritmi de rețele neuronale pentru predicție și optimizare a sistemelor. - Sankt Petersburg: Știință și tehnologie, 2003.
MINISTERUL STATULUI MĂTASII
FEDERAȚIA RUSĂ
Instituția de învățământ bugetar federal de învățământ profesional superior „STATUL VORONIZK”
UNIVERSITATEA AGRICOLĂ IM. Imparatul Petru I"
DEPARTAMENTUL SECURITATEA INFORMAȚIILOR
І MODELAREA SISTEMELOR ECONOMICE AGRICOLE
Proiect de curs
pe subiect : „Proiectarea unui sistem informatic automat pentru analizarea eficienței activității întreprinderilor (în aplicație: întreprinderi din districtul Kalachevsky din regiunea Voronezk și întreprinderi
„TOV JV „PLEMINNE PTAKHIVNYCHE STATE „ZABRODENSKE”)”
Vikonala: student BF-2-7(BE)
Maksimova A.I.
Kerivnik: pomichnik
Mistyukova S.V.
Voronizh
INTRARE.. 3
1 NEURONII ÎN ECONOMIE.. 4
1.1 Înțelegeți elementele de bază ale măsurătorilor piesei neuronale.
1.2 Puterea și clasificarea măsurilor neuronale.
1.3 Tipuri de arhitecturi de rețele neuronale. 8
1.4 Rețele neuronale Vykoristannya în probleme economice.
2 PROIECTAREA UNUI SISTEM INFORMATIC AUTOMAT PENTRU ANALIZA EFICACĂȚII ÎNTREPRINDERILOR ROBOT (CU PRIVIRE LA APLICAREA ÎNTREPRINDERILOR ÎNTREPRINDERILOR DIN KALACHISKY DISTRICT DE ÎNTREPRINDERI VORONEZH VODICHNE STATUL „ZABRODENSKE” 17
2.1 Nota explicativă 17
2.2. Proiectarea formularelor de documente. 18
2.3. Model informaţional-logic. 22
2.4 Algoritmul de funcționare a sistemului informațional. 25
2.5 Instrucțiunile lui Koristuvach. 26
Concepte și propoziții.
Lista literaturii Wikipedia... 32
ADULTĂRI.. 33
INTRARE
Măsurătorile neuronale sunt o tehnologie de calcul nouă și chiar promițătoare, care oferă noi abordări pentru urmărirea sarcinilor dinamice într-un domeniu economic. Inițial, măsurătorile neuronale au scos la iveală noi posibilități în domeniul recunoașterii modelelor, apoi au venit cu dovezi statistice bazate pe metodele inteligenței artificiale pentru a sprijini deciziile și cea mai înaltă sarcină în domeniul economiei.ki.
Abilitatea de a modela procese neliniare, lucrul cu date zgomotoase și adaptabilitatea fac posibilă consolidarea rețelelor neuronale pentru o gamă largă de sarcini. În restul lumii, pe baza măsurătorilor neuronale, au fost dezvoltate un număr mare de sisteme software pentru a îndeplini sarcini precum operațiuni pe piața de mărfuri, evaluarea probabilității de faliment a unei bănci, evaluarea bonității, monitorizarea investițiilor, poziția plasamentelor.
Scopul acestui proiect de curs este dezvoltarea unui sistem informatic automatizat pentru analiza eficienței întreprinderilor.
Atunci când se creează un AIS pentru a analiza eficacitatea activității întreprinderilor, este necesar să se determine apariția problemelor:
1. Priviți conceptele, puterea, clasificarea și tipul și definiția economică a măsurilor neuronale.
2. Luați în considerare stocarea și funcțiile sistemelor informatice automatizate; luați în considerare plantările teoretice și designul AIS;
3. Stăpânește tipurile de bază de aplicații software care sunt utilizate pentru implementarea AIS;
4. Proiectarea formelor de documente de intrare, intermediare și de ieșire;
5. Crearea unui model informatic-logic;
6. Dezvoltarea algoritmului de funcționare;
7. Urmați instrucțiunile profesorului.
În procesul de finalizare a unui proiect de curs s-au folosit metode științifice precum modelarea, descrierea, analiza, sinteza și metoda structural-constructivă.
Caracteristicile tehnice care au fost utilizate pentru implementarea obiectivului sunt un computer personal cu sistemul de operare Windows XP, o tastatură și o țintă.
AIS a fost separat de procesorul de foi de calcul MS Excel. Descrierea lucrării a fost realizată cu ajutorul procesorului de text MS Word.
MĂSURI NEURALE ÎN ECONOMIE
gimnaziul GBOU nr 1503
„TERMINAȚII NEURALE. IX ETAPA, ROL ȘI SEMIFICAȚIA
ECONOMII ACTUALE ȘI VIITOARE”
(robot pre-sanie)
Vikonav
elev de clasa a X-a
Brazhenka Dmitro
Kerivnyk:
Kuprikov Oleksandr Vasilovici
Moscova
2013 r_k
Granițele neuronale. Stagnarea, rolul și semnificația lor în economia actuală și viitoare
Plan:
| Intrare…………………………………………………………………………………………………………… Obiective și misiune…………………………………………………………………………………………………………
Lista de referinte………………………………………………………………………………… Acte adiționale………………………………………………………………………………………………… | 3 |
Problema nu este că un computer este odată mai răutăcios decât o persoană, ci că o persoană este în același timp mai răutăcioasă decât un computer.
(Sidney J. Harris)
introduce
În lume, evoluțiile economice se profilează și mai precise, ascunse în prima linie. Metode tradiționale, cum ar fi prognozarea noilor produse prin intermediul analizei la scară largă a datelor extrase manual, analiza calității produselor prin testarea mai multor copii, gestionarea riscurilor potențiale folosind metode standard. Este, de asemenea, posibil să se ajungă la un nivel diferit prin precizia evident scăzută.
Măsurătorile neuronale sunt o tehnologie de calcul nouă și chiar promițătoare, care oferă abordări complet noi pentru urmărirea sarcinilor dinamice într-un mediu economic. Inițial, măsurătorile neuronale au scos la iveală noi posibilități în domeniul recunoașterii modelelor, ceea ce a condus și la dovezi statistice bazate pe metoda de căutare a relațiilor complexe (inteligență uniformă) pentru a sprijini luarea deciziilor.Cel mai înalt nivel din sfera economică.
Abilitatea de a modela procese neliniare, de a lucra cu date zgomotoase și de adaptabilitate ne permite să combinăm măsuri neuronale pentru o gamă largă de sarcini care alimentează zone de interes foarte diverse. Recunoașterea modelelor, prelucrarea datelor zgomotoase și inconsecvente, căutare asociativă, clasificare, optimizare, prognoză, diagnosticare, control proces, segmentare a datelor, comprimare a informațiilor, imagistica complexă, modelare o baie de procese non-standard, recunoaștere a limbii.
În restul de proiecte, bazate pe măsurători neuronale, au fost dezvoltate o serie de sisteme software pentru a îndeplini sarcini precum operațiuni pe piața de mărfuri, evaluarea probabilității de faliment a unei bănci, evaluarea bonității, monitorizarea investițiilor, poziția plasamentelor.
Semnificația utilizării rețelelor neuronale în economie nu este deloc să te bazezi pe metode tradiționale sau să mergi cu bicicleta, ci ca un alt beneficiu posibil pentru atingerea scopului.
Un aflux benefic în dezvoltarea tehnologiilor de neurofencing îl reprezintă metodele puțin dezvoltate de procesare paralelă a informațiilor.
Ipoteza este că circuitele neuronale sunt influențate de un instrument care va dezvălui cele mai complexe implicații. Vreau să verific asta cu robotul meu.
Semnificația practică a cercetării pe care le-am efectuat se datorează faptului că astăzi există și mai multe companii care folosesc măsurători neuronale vicoristice ca instrument principal. Prin urmare, în cazul unei degenerări „de urgență” a duhoarei, duhoarea poate fi tolerată, care poate fi detectată folosind o abordare „rețea neuronală”.
Mi-am împărțit munca în 5 secțiuni. În prima secțiune, dezvălui conceptele ascunse ale rețelelor neuronale, locul lor. Într-o altă secțiune voi implementa, apoi, implementări software. programe create pentru a lucra cu măsuri neuronale. În secțiunea nr. 3, voi introduce rapoarte despre aplicarea măsurilor neuronale vikoristanny practic. În a patra secțiune, selectez două aplicații și tehnologia măsurătorilor neuronale, efectuez cercetări, ale căror rezultate le voi descrie în lucrare.
Metascriere:
Dezvăluie necesitatea utilizării măsurilor neuronale în economie
Implicați-vă în sistemul rețelelor neuronale, înțelegeți ce sunt mirosurile
Sarcini economice semnificative care pot fi realizate cu ajutorul măsurilor neuronale
Modelați rețeaua neuronală, neuropachetul software Vikorist și pentru crearea suplimentară a unui fund practic
Evaluarea datelor privind eficacitatea măsurilor neuronale vicoristice în sarcinile economice.
1. Conceptul de rețele neuronale, conexiunile lor.
Circuitele neuronale sunt sisteme adaptative pentru procesarea și analiza datelor, cum ar fi structura matematică care este prezentă în diferite aspecte ale creierului uman și demonstrează capacități precum originea cunoștințelor informale, originea cunoștințelor Linear și gruparea de informații neclasificate, creând independente. previziuni bazate pe Deja prezentarea seriilor temporale, datele sunt cunoscute și plierea materialelor analitice.
Principalul avantaj al altor metode, precum sistemele expert, este că neuromăsurile nu necesită un model prestabilit, ci se formează pe baza informațiilor introduse. Prin urmare, măsurătorile neuronale și algoritmii genetici au devenit practicate peste tot unde este nevoie de prognoză avansată, clasificare, control - cu alte cuvinte, în lumea activității umane, unde este nevoie de sarcini algoritmice murdare, Pentru cele mai importante nevoi. , fie un grup de lucru stabil de experți calificați, fie un sistem de automatizare adaptiv Ce sunt rețelele neuronale? De asemenea, măsurătorile neuronale sunt importante folosind tehnologia analitică avansată. o tehnică care, bazată pe algoritmi cunoscuți, vă permite să derivați valorile parametrilor necunoscuți pe baza datelor date.
1.1. Cea mai simplă tehnologie analitică
Pentru a fi mai clar, voi folosi un exemplu clasic de cea mai simplă tehnologie analitică: teorema lui Pitagora, care vă permite să calculați ipotenuza după porumbeii picioarelor.
z 2 = 2 + b 2.
Cunoscând parametrii a și b, calcularea c [ipotenuzei] nu este deloc dificilă.
1.2. „Peisaj neliniar”
O versiune complet diferită a tehnologiei analitice este modul în care informația este procesată de creierul uman. Aplicațiile unei astfel de tehnologii analitice includ recunoașterea indivizilor cunoscuți de noi din specia noastră și tratamentul eficient al cărnii fără durere în timpul activităților sportive. Acestea sunt lucrurile care pot fi aduse în minte unui copil care nu sunt încă accesibile computerelor moderne.
Unicitatea creierului uman constă în faptul că poate începe să dezvolte noi sarcini, de exemplu, să conducă o mașină, să învețe limbi străine etc. Indiferent de asta, creierul nu se deranjează să proceseze o mulțime de informații - oamenii nu pot calcula rădăcina pătrată a unui număr mare în mintea lor fără a folosi o hârtie vikory sau un calculator. De fapt, afirmațiile numerice sunt adesea restrânse, pliate bogat, iar rădăcinile sunt coborâte. Pentru a finaliza astfel de sarcini, sunt necesare instrumente suplimentare.
Circuitul neuronal primește informații de intrare și le analizează într-un mod similar cu modul în care este procesat creierul nostru. Merezha este construit înainte de navchannya. Rezultatele imediate se văd cu satisfacția a ceea ce a fost luat anterior.
Sarcina principală a lui Fachov, rețelele neuronale vikoryst pentru cele mai comune probleme, este necesitatea de a selecta cea mai eficientă arhitectură a rețelelor neuronale, atunci. selectați corect tipul rețelei neuronale, algoritmul acesteia, numărul de neuroni și tipurile de conexiuni dintre ei. Din păcate, această lucrare nu urmează un algoritm strict; necesită o înțelegere profundă a diferitelor tipuri de arhitecturi de rețele neuronale, implică multă urmărire și poate dura o oră frustrantă.
Definiția completă a rețelelor neuronale este următoarea:
S-au acumulat cantități suficiente de date despre comportamentul înainte al sistemului
Tot felul de metode și algoritmi tradiționali care rezolvă problema
Aceste date sunt adesea controversate, dar nu întotdeauna super-exacte, drept urmare metodele tradiționale produc rezultate nesatisfăcătoare
Circuitele neuronale se manifestă cel mai bine acolo unde există o cantitate mare de date de intrare, printre care există relații și tipare implicite. În acest caz, neurointerferențele vor ajuta la captarea automată a diferitelor relații neliniare conținute în date. Acest lucru este deosebit de important pentru sistemele de luare a deciziilor și sistemele de prognoză.
1.3. Avantajele Wikoristannya Neural Merezh
Rețelele neuronale sunt indispensabile pentru analiza datelor, de exemplu, analiza și selecția avansată, identificarea comportamentului uman brut. Este important să folosiți metode neuro-interferențe în problemele cu informații incerte, în problemele în care soluțiile pot fi găsite intuitiv, iar modelele matematice tradiționale nu dau rezultatul dorit.
Metodele de măsurători neuronale sunt completări excelente la metodele tradiționale de analiză statistică, dintre care majoritatea sunt asociate cu modele de la caz la caz bazate pe aceste și alte ipoteze și ipoteze teoretice (de exemplu, aleatorietatea și liniaritatea deoarece schimbarea este normală și distribuția). este normal). Abordarea rețelei neuronale este asociată cu astfel de ipoteze - cu toate acestea, este potrivită pentru relații liniare și neliniare pliante și este deosebit de eficientă în analiza exploratorie a datelor, dacă este posibil să înțelegem care sunt relațiile dintre variabile. În acest caz, datele pot fi neașteptate, super-sensibile și par a fi foarte creative. Dacă există o conexiune între datele de intrare și de ieșire care nu este detectată prin metodele tradiționale de corelare, atunci măsura neuronală poate fi ajustată automat la ea la un anumit nivel de precizie. În plus, măsurile neuronale în timp real au capacități suplimentare: permit evaluarea importanței egale a diferitelor tipuri de informații de intrare, modificarea acestora fără a pierde datele esențiale, distingerea Acestea sunt simptomele abordării situațiilor critice.
1.4. Principiul rețelei neuronale robotizate
Viteza computerelor moderne este de aproximativ 100 Mflops (10^8 flops) (flops este o unitate care indică viteza computerului, cu o comă plutitoare) Creierul conține aproximativ 10^11 neuroni. Ora de trecere a unui impuls nervos este de 1 ms, este în general acceptat că productivitatea unui neuron este aproape de 10 flops. Viteza echivalentă a creierului devine 10^11*10 = 10^12 flops. Odată ce ne uităm la problemele care au fost dezvăluite de creier și menținem numărul necesar de operațiuni ale EOM cu cea mai mare prioritate, atunci reducem ratingul codului de viteză la 10^12 flops. Diferența de productivitate dintre un computer de bază și un creier este de 4 ordine de mărime! O mare parte din beneficiul gândirii este procesarea paralelă a informațiilor din creier. Prin urmare, pentru a crește productivitatea EOM, este necesar să trecem de la principiile von Neumann la procesarea paralelă a informațiilor. Nu este mai puțin adevărat că computerele paralele nu au devenit încă mai răspândite din mai multe motive, cum ar fi dezvoltarea complexităților tehnice ale implementării.
Prin urmare, o rețea neuronală fragmentată este un model simplificat semnificativ al unei rețele neuronale biologice. element al sistemului nervos. Ideile și principiile de bază se bazează pe biologie:
Un neuron este un transmițător care primește și transmite impulsuri sau semnale. Dacă un neuron răspunde la un impuls puternic, se pare că neuronul este activat și transmite impulsuri neuronilor conectați la el. Dacă neuronul nu este activat, acesta devine calm și nu transmite un impuls.
Un neuron este alcătuit din mai multe componente: o sinapsă, care conectează neuronul cu alți neuroni și primește impulsuri de la neuroni, un axon, care transmite impulsul altor neuroni, și o dendrită, care primește semnale de la neuron. ei, incl. tip de sinapse.
Când un neuron primește un impuls care trece de pragul vocal, neuronul transmite impulsul neuronilor adiacenți (activând impulsul).
Sinapsa este formată din două părți: presinaptica, conectată la axon, care transmite impulsul celulei, și postsinaptica, conectată la dendrite, care primește impulsul celulei. Deteriorarea părților sinapsei este cauzată de un decalaj sinaptic.
Impulsul de transmisie se formează în neuron din unul sau mai multe impulsuri. De fiecare dată când există multe impulsuri, neuronul le acumulează. A transmite un impuls sau a nu se afla în natura impulsurilor care se retrag, cui i se transmite etc. Astfel, distanța dintre impulsurile transmise și cele primite este neliniară. Pe măsură ce neuronul transmite un impuls, acesta este activat.
Modelul matematic al neuronului va arăta astfel:
Mic 1. Modelul unei piese de neuron
Intrarea modelului de neuron X este un vector care constă dintr-un număr mare (N) de componente. Pielea componentelor vectorului de intrare Xi este unul dintre impulsurile care ies neuronul.
Ieșirea modelului neuronului este numărul X*. Aceasta înseamnă că în mijlocul modelului vectorul de intrare este supus transformărilor și agregărilor într-un scalar. Apoi, acest impuls va fi transferat altor neuroni.
Aparent, atunci când impulsul este întrerupt, sinapsa neuronului își schimbă sinapsa. Din punct de vedere matematic, acest proces de schimbare poate fi descris după cum urmează: pentru componentele pielii, intrarea Xi este setată la valoare. Impulsul care trece prin sinapsă evocă apariția WiXi. Vă rugăm să rețineți că acești factori pot fi recunoscuți în timpul inițializării modelului și se pot schimba și modifica în timpul dezvoltării. Al tău – aceștia sunt parametrii interni ai granițelor, așa cum am discutat mai sus. Când vorbesc despre dezvoltarea granițelor, ei acordă atenție cunoașterii sinapselor.
Adăugând eliminarea impulsurilor. Agregarea impulsurilor de impuls înseamnă calcularea sumei lor ∑WiXi.
Mic 2. Un exemplu de rețea neuronală cu un nivel atașat.
Faceți neuronii să crească la marginea râurilor. Ilustrația arată un exemplu de măsură neuronală pe trei niveluri:
La primul nivel se află neuronii de intrare (marcați cu albastru), care primesc date de apel și transmit impulsuri către neuronii de la nivelul de intrare prin sinapsă.
Neuronii de la nivelul de intrare (altul, roșu) primesc impulsuri și le transmit neuronilor de la nivelul de ieșire (al treilea, verde).
Neroni la nivel de ieșire vibrează analiza reziduală și ieșirea datelor.
Tip de conexiune între rândurile de neuroni de la margine
Tipul funcției de transfer;
Algoritmul Wikorystovany pentru crearea unei granițe
Mic 3. Procesul de inițiere a neuroprotecției
Este ușor să-ți trimiți banii către robot la bază. Vikorist formularul de mai jos
Studenții, studenții postuniversitari, tinerii, care au o bază solidă de cunoștințe în noul lor loc de muncă, vă vor fi și mai recunoscători.
- introduce
- Visnovok
- introduce
- Un aflux benefic în dezvoltarea tehnologiilor de neurofencing îl reprezintă metodele puțin dezvoltate de procesare paralelă a informațiilor.
- Este necesar să-i aducem un omagiu miraculosului chirurg, filozof și ciberneticii N.M. Amosov, care în același timp a sistematizat abordarea dezvoltării inteligenței individuale (II). Această abordare este motivul pentru care.
- Baza strategiei este conceptul de paradigmă - o privire (baza conceptuală) asupra esenței problemei și a principiului ei de bază. Ne uităm la două paradigme ale inteligenței piesei.
- 1. Paradigma expertului transmite următoarele obiecte, precum și etapele dezvoltării și funcționării sistemului II:
- * Formatarea cunoștințelor - re-crearea cunoștințelor problematice de către un expert într-o formă, atribuită modelului asamblat al cunoștințelor date;
- * modelarea cunoștințelor de bază<БЗ) - вложение формализованных знаний в программную систему;
- * Deducția este cea mai importantă sarcină a dezvoltării logice bazată pe baza de cunoștințe.
- Această paradigmă stă la baza stabilirii sistemelor expert, a sistemelor de proiectare logică și a conceptului de programare logică PROLOG. Respectă faptul că sistemele bazate pe această paradigmă sunt mai avansate.
- 2. Paradigma didactică, care include următoarele prevederi și succesiune de acțiuni:
- * prelucrarea atenta, verificarea aplicatiilor private - formarea unei baze de date<БД>sisteme II;
- * Învățare inductive - re-crearea unei baze de date într-o bază de cunoștințe pe baza cunoștințelor interne acumulate de baza de date. și proceduri de amorsare pentru obținerea cunoștințelor din baza de cunoștințe. Aceasta înseamnă că, pe baza acestor date, putem trage concluzii despre densitatea acestor relații între obiectele de care ne ferim. Accentul principal aici este pe dezvoltarea unor mecanisme aproximabile, echitabile și logice pentru separarea elementelor ascunse de aserțiunile private. Apoi putem demonstra, de exemplu, suficiența procedurii de interpolare formalizată (extrapolării), sau a procedurii de căutare asociativă, pe lângă care putem scrie satisfăcător în baza de cunoștințe;
- * Deducție - în urma unei proceduri finalizate sau transferate, selectăm informații din baza de cunoștințe din spatele comenzii (de exemplu, strategia optimă de control vectorial care caracterizează situația care a apărut).
- Cercetările în cadrul acestei paradigme și dezvoltarea ei s-au desfășurat până acum slab, deși stă la baza auto-inițializării sistemelor de control (sub îndrumarea miraculosului cap de auto-inițiere a sistemului de control - regulile de tragere in artilerie).
- Cum diferă baza de cunoștințe, elementul de bază și obligatoriu al sistemului II de baza de date? Posibilitatea unei idei logice!
- Acum sunt fervent de inteligența „naturală”. Natura nu a creat nimic frumos pentru creierul uman. Aceasta înseamnă că este posibil să purtăm o bază de cunoaștere și să ne formăm o concluzie logică pe această bază, indiferent de paradigma în spatele căreia ne-am organizat gândirea și în ce mod stocăm baza cunoștințelor. - De abia aștept!
- DA. Fiind martor la miracolul, unul de acest fel, robotul luminează sfere superioare ale inteligenței umane - logica minții. Meta acestei cărți - Aș dori să disec frecvent neuromăsurarea ca un mijloc de gândire, concentrându-mă astfel pe partea inferioară a tuturor metodelor de inteligență individuală.
- După ce am introdus misticismul, recunoaștem că creierul este conectat la o rețea neuronală, o rețea neuronală - neuroni conectați între ei, cu multe intrări și o singură ieșire a pielii. Neuronul implementează o funcție simplă de transfer, care vă permite să transformați excitația la intrări, din reglarea intrărilor dvs., valoarea excitației la ieșirea neuronului. Din punct de vedere funcțional, fragmentul final al creierului conține bila de intrare a neuronilor - receptori care sunt treziți de apeluri și bila de ieșire, ai cărei neuroni sunt treziți în funcție de modificarea mărimii activării neuronilor în bila de intrare. Se transferă la neuroprotecție. Are capacitatea de a procesa nu datele în sine, ci mai degrabă fiabilitatea, dar și, în sensul alfabetizat, evaluarea acestor date. Majoritatea datelor continue și discrete se reduc la specificarea validității intervalelor în care se află valorile lor. Pentru marea clasă de date discrete - elemente de multiplicități - fixarea neuronilor bilei de intrare este absolut necesară.
1. Dovada stagnării rețelelor neuronale în sarcini economice
Cu ajutorul măsurilor neuronale, este probabil ca dezvoltarea unor algoritmi pentru identificarea unei descrieri analitice a modelelor de funcționare a obiectelor economice (întreprindere, industrie, regiune). Acești algoritmi sunt proiectați pentru a prezice anumiți indicatori de „ieșire” ai obiectelor. Există o problemă cu implementarea algoritmilor de neuro-fencing. Dezvoltarea metodelor de recunoaștere a modelelor și a metodelor neuro-interferențe aferente ne permite să rezolvăm diverse probleme de modelare economico-statistică, să îmbunătățim adecvarea modelelor matematice și să le apropiem de realitatea economică. Recunoașterea avansată a modelelor combinată cu analiza de regresie a condus la noi tipuri de modele - clasificare și liniare pe bucăți. Găsirea depozitelor în baze de date stă la baza proiectării cunoștințelor de modelare și procesare, inclusiv pentru obiectele cu modele care sunt importante pentru a fi formalizate.
Selectarea celui mai frumos model din orice număr dintre ele poate fi înțeleasă fie ca o problemă de clasare, fie ca o alegere bazată pe un set de reguli. rezultate. Vagi sunt cele care cer semnificație, în care se află comoara. În plus, seturile de articole sunt locale - sunt potrivite doar pentru o anumită sarcină și un anumit obiect (grup de obiecte).
Să aruncăm o privire la selecția de modele din raport. Este acceptabil că există un număr de obiecte M, a căror activitate este direct la îndemâna mărcii de cânt. Funcționarea obiectului pielii este caracterizată de valorile semnului n, deci expresia f: M -> Rn. Deci punctul nostru final este vectorul obiectului economic: x = . Indicatori ai capacității de funcționare a unui obiect economic: f0(x), f1(x), fm(x). Acești expozanți sunt vinovați că se află în limitele cântării, iar acțiunile din ei le putem lucra fie minim, fie maxim.
O astfel de setare secretă poate fi foarte precisă și este necesară setarea aparatului pentru eliberarea frecării și reducerea setarii la forma corectă, potrivită pentru înlocuirea economică.
Ordonăm obiecte din perspectiva funcției de criteriu cântând, alias criteriu, sens, valori proaste, considerații și super-sensibile.
Să ne uităm la problema modelării modelelor empirice pe baza unui număr mare de date experimentale și observaționale. Un model matematic poate fi fie o regulă de diagnostic, fie o regulă de prognoză. Cu o selecție mică, metodele de recunoaștere sunt mai eficiente. Afluxul managementului de către funcționari este asigurat de variații suplimentare ale valorii funcționarilor pentru înlocuirea acestora în nivelul de regularitate și regula generală de diagnosticare și prognoză. În plus, împiedicăm selectarea caracterelor relevante și generarea caracterelor corespunzătoare (parametri secundari). Acest aparat matematic este necesar pentru prognoza și diagnosticarea entităților economice.
Să aruncăm o privire asupra rețelei neuronale din perspectiva teoriei structurilor de comitet, ca în echipele de neuroni (indivizi).Rețeaua neuronală ca mecanism de optimizare a activității neuronilor în deciziile colective este o modalitate de a spori gândurile individuale, Orice gândire colectivă are reacția corectă la input, care necesită o bază empirică.
Rezultatele demonstrează validitatea stagnării structurilor comitetelor în alegerea diagnosticelor. Ideea este de a înlocui o regulă globală prin găsirea unui grup de reguli globale, care echipă generează decizii colective printr-o procedură care finalizează deciziile individuale ale membrilor echipei. Modelele de alegere și diagnosticare pot duce la sisteme absurde de inexactități, pentru care o soluție necesită căutarea unui concept oficial de soluție. Astfel de formalizări sunt o decizie colectivă.
Deci, de exemplu, comitetul sistemului nervos este un astfel de set de elemente încât nervozitatea pielii este mulțumită de majoritatea elementelor acestui set. Structurile comitetelor sunt un fel de definiție a conceptului de soluții pentru sarcini care pot fi atât semnificative, cât și absurde. Această clasă de aproximări discrete pentru sarcini super-precise poate fi, de asemenea, legată de soluții comune. Metoda comitetului este una dintre metodele directe de analiză și cea mai mare cerință pentru o selecție eficientă a opțiunilor, optimizare, diagnosticare și clasificare. Subliniem pentru fund una dintre principalele structuri ale comitetelor și ea însăși: pentru 0< p < 1: p - комитетом системы включений называется такой набор элементов, что каждому включению удовлетворяет более чем р - я часть этого набора.
Proiectele comitetelor pot fi considerate ca o definiție de primă clasă a soluției la problema sistemelor nerezonabile de egalizare, inegalități și incluziune și ca un mijloc de disprețuire a alegerii, a diagnosticului și a prognozei. Ca concept oficial al unei probleme rezolvate, structurile comitetelor sunt seturi de elemente care reprezintă anumite (sau, adică, nu toate) puteri de decizie, iar aceste tipuri de decizii sunt luate.
Ca urmare a paralelizării structurilor comitetului, ele apar imediat la granițele neuronale bogate-sferice. Am arătat că, obținând o măsură neuronală exactă a celui mai înalt nivel de clasificare, este posibil să se stabilească o metodă de inducere a unui comitet al unui anumit sistem de inegalități atipice.
Pe baza celor spuse, este posibil să se dezvolte ideea că metoda comitetelor este legată de unul dintre domeniile importante de cercetare și semnificația numerică atât a sarcinilor de diagnosticare, cât și a selecției opțiunilor, precum și sarcina de reglare fină a neuronului. măsuri folosind metoda de eliminare a ocolirii răspunsului lor la informațiile de intrare din cauza acestor și altor probleme indivizii care iau decizii.
În procesul de utilizare a metodei comitetului, s-a dovedit că lucruri atât de importante pentru sarcinile aplicate ale puterii, cum ar fi euristice, interpretative, flexibile - posibilitatea de ajustare și reconfigurare, capacitatea de a obține cea mai naturală clasă de funcții - bulky- cele afine, iar pentru a seta clasificarea, diagnosticarea și prognoza necesare, este necesară corectitudinea, atunci Adică, astfel încât unul și același obiect să nu fie clasificat în clase diferite.
Cealaltă parte a argumentului despre structurile comitetelor este legată de conceptul de coaliție în vecinătatea deciziilor colective, în care situația variază foarte mult în funcție de rezultatul colectiv (există o mulțime de capcane aici) și în momente diferite. și regulile clasificării colective, în care tip de procedură poate fi dificil de manipulat și duhoarea poate fi mai mare Posibilitate. Prin urmare, este important de menționat că luarea deciziilor și prognozarea sunt efectuate înainte de sarcinile de clasificare.
2. Metoda tabulară stă la baza inteligenței piesei
Principiile activității cerebrale sunt dezvăluite și învingătoare activ. Stam cu mese invizibile în memorie, la care, ca un primus, se întorc ușor la un birou, în spatele unei oale, cu o servietă ministerială și fără nimic altceva, întorcând capetele pe o stradă de gală, în spatele unei cărți, pe o bancă sau pe un șevalet. Luăm, luăm în toată viața: atât școlarul care își petrece nopțile nedormite studiind cartea ABC, cât și profesorul savant. Din cauza acestor mese, știm cum se ia o decizie și ne prăbușim, mergem și jucăm mingea.
Cum să contrastăm calculele matematice cu mentalitatea asociativă, atunci care este importanța lor în viața umană? Care este dezvoltarea oamenilor, dacă sunt îndrăgostiți, nu-i pot salva? Explorând gândurile asociative, interpolând și extrapolând, oamenii au acumulat dovezi. (Înainte de discurs, să înțelegem teza lui D. Mendelev: Știința începe când oamenii încep să rahu.) Puteți întreba cititorul: De câte ori ați rahued astăzi? Ai condus o mașină, ai jucat tenis, te-ai grăbit cu autobuzul, ți-ai planificat activitățile. Îți dai seama de câte ori ai fost nevoit să te lăutărești (de unde ai mai lua algoritmul?) pentru a ridica piciorul pe trotuar, pe lângă bordură? Nu, nimic nu poate fi numărat în societate, iar asta, poate, este mai ales în viața noastră intelectuală, din știință și afaceri. Mecanismele de percepție, intuiție, automatism, care sunt greu de explicat, sunt adresate minții sub-ramură, dar sunt de fapt mecanismele normale ale minții asociative cu un tabel suplimentar de bază de cunoștințe.
M-am păcălit, mi robimo tse shvidko! Cum să nu ne confuzăm, încercând să atingem și să creăm dezvoltarea memoriei figurative, un produs al procesului de dezvoltare al dezvoltării. Respectăm tot ceea ce este injectat material și deci realizat individual, supus modelării și creării.
Să formulăm principiul actual suficient, al neurocontrolului stimulativ ca element II:
1. Este clar că baza pentru simularea neurostructurii creierului este metoda interpolării tabulare.
2. Tabelele vor fi completate fie prin algoritmi de calcul, fie experimental, fie de către experți.
3. Rețeaua neuronală va asigura o viteză mare de procesare a mesei datorită posibilității de paralelizare asemănătoare avalanșelor.
4. În plus, rețeaua neuronală permite intrarea într-un tabel cu date inexacte și incorecte, asigurând o corespondență aproximativă cu principiul similarității maxime sau medii.
5. Scopul imitației graniței neuronale a creierului constă în transformarea nu a informațiilor de ieșire în sine, ci a aprecierii valorii informațiilor, în înlocuirea informațiilor cu valorile activării receptorului, Master dar împărțite între tipuri, tipuri, parametri, intervale ale modificărilor acestora și valori aferente.
6. Neuronii bilei de ieșire a substructurii pielii indică activarea lor la următoarele decizii. În același timp, semnalele de întrerupere ca informații mediate de ieșire pot fi detectate în stadiul curent al unei conexiuni logice fără nici un alt transfer în modul de operare.
3. Monitorizarea sistemului bancar
Culmea lansării rapide a hărților de auto-organizare ale lui Kohonen (SOM - Self-Organizing Map) este introdusă pentru a urmări sistemul bancar rus în 1999 - 2000 de ruble.
Monitorizarea se bazează pe o evaluare a ratingului bazată pe execuția automată a unei singure proceduri: pe ecranul computerului este afișat un vector bogat de parametri ai băncii. Este important de remarcat faptul că tehnologiile neurointermediare permit o varietate de funcții fundamentale, cum ar fi transformarea unei întinderi multidimensionale într-una cu una, două sau trei dimensiuni. Pentru investigarea cutanată a diverșilor factori, este necesar să aveți propriul SOM. Prognoza este posibilă numai pe baza analizei estimărilor orare scăzute SOM. Noul SOM este o continuare necesară a șnurului vysnovki, cu conexiunile acestor apeluri, de exemplu, de natură politică.
Această abordare este cu siguranță eficientă și eficientă. Dar se pare că, în egală măsură cu potențialul neurostructurilor creierului, venele curg sfera și umorul gândirii, nu permite ca efortul îndelungat de forță-efect să fie tras, să combine analiza cu prognoza, să facă față rapid. odată cu situația, Ceea ce este în curs de dezvoltare și sunt introduși în considerare noi factori și dovezi de specialitate. Rezultă că totul este mai sub control și revenim din nou la structurile sale, introducând designul caracteristicilor software ale sistemului de monitorizare.
Structura neuromoderării și metodele de învățare. Funcțiile logice care stau la baza monitorizării sunt importante să se bazeze pe conjuncția valorilor logice care reflectă intervalele de modificări ale parametrilor și indicatorii băncii.
Sunt prezentate următoarele afișaje:
* capital de putere;
* echilibru active;
* Active lichide;
* gusa pana la alimentatie;
* Contribuție din partea populației;
* Coeficient de lichiditate;
* Buget de numerar.
Puteți extinde sistemul de afișare:
* Angajați-vă să investiți într-o eră economică care se dezvoltă rapid;
* a cerut profit;
* ultima evaluare și semnificația migrației;
* revitalizarea fondului pentru promovarea științei și iluminării;
* donarea de hidratare;
* recuperarea la fondul de pensii;
* refacerea unui fundament benefic și cultural;
* Participarea la programe UNESCO etc.
Un astfel de tip simplu de funcție logică atunci când treceți în câmpul de acțiune se schimbă pentru a vorbi despre suficiența unei neurointerferențe cu o singură bilă pentru a găzdui bila de intrare a receptorilor și bila de ieșire, pe care se formează rezultatele monitorizării.
Când se solicită mingea de intrare, este necesar să se mențină indicatorii exacti și să se schimbe dinamica evaluării în ultima perioadă de timp. Produsul final trebuie să afișeze nu numai evaluarea, ci și recomandările experților, precum și alte decizii și inovații.
Cea mai simplă formă de antrenament este o bază automată de cunoaștere, care este exemplificată prin conceptul de neuro-intervenție în timpul antrenamentului: introducerea directă a ligamentelor de către un operator de urmărire manual - de la receptori la neuronii din sfera de ieșire. până la cauzal- legături ereditare. Tim însuși creează o măsură care a fost deja învățată.
Apoi, funcția de transfer va fi foarte simplă și se va baza pe valorile asumate ale activării la intrarea neuronului, înmulțite cu conexiunea:
Furnizarea articulațiilor dumneavoastră este nivelată cu detaliile brute ale tuturor articulațiilor, unități egale, mai strâns în legătură cu posibilele nevoi ale operatorului și expertului în diferite moduri de a gestiona afluxul de indicatori diferiți.
Prag există în mod evident concepte neplăcute care sunt mai ușor de procesat (de exemplu, găsirea celui din mijloc). Coeficientul este ajustat la măsura acestor marcaje.
Valoarea maximă a lui V poate ajunge la n. Pentru ca valoarea ratingului să fie într-un interval adecvat, de exemplu, valoarea trezirii trebuie modificată apăsând până la = Sus.
Regulile acceptate permit introducerea rapidă a modificărilor și clarificarea de către un operator-expert-coristuvach, dezvoltarea măsurilor, introducerea de noi factori și dovezi medicale. Pentru aceasta, este suficient ca operatorul să facă clic pe țintă și să vadă receptorul, iar apoi neuronul mingii de ieșire și conexiunea conexiunilor! S-a pierdut aproximativ pentru a recunoaște valoarea conexiunii introduse cu gama.
Aici este important să arăți respect pentru tot materialul din carte și să respecti cititorul.
Anterior, privind la început, am clasificat clar situațiile standard de ieșire, ținând cont de fiabilitatea componentei pielii, care este o unitate tradițională. Efectuând apoi antrenamentul și trasând căi dinamice de trezire, v-am respectat și articulațiile, egale cu unu (sau cu orice valoare pozițională maximă). Deja, cititorul poate elimina imediat stadiul suplimentar al libertății, ținând cont de factorii din această lume și cu aceste capricii, cum să le introducă! Este important să presupunem că diferiți oficiali vor contribui diferit la rezultat, iar un astfel de aflux este stabilit în stadiul de început al Primus.
De exemplu, este clar că înainte de război, populația a cumpărat multă miere, prăjituri cu brânză și așa mai departe. Deci, ținând un ochi pe acest oficial, putem prezice un început rapid al războiului.
Folosind măsurători neurometrice pentru analiza condițiilor istorice și sociale, putem vedea unul sau mai mulți receptori, a căror activare corespunde diferitelor niveluri de lapte, sare și ierburi achiziționate în același timp. Deteriorarea acestor receptori poate fi transmisă și curge (împreună cu alți factori) în stadiul de activare a neuronului bilă de ieșire, ceea ce confirmă afirmația. Războiul vine în curând!
Timpul nu este mai puțin, achiziționarea intensivă de miere, prăjituri cu brânză și sare este necesară, dar nu atât de suficientă din cauza războiului actual. Puteți vedea, de exemplu, creșterea rapidă a turismului în regiunea Main Range a Caucazului. Cuvintele nu mai au un simț al unei logici neclare, care permite să înțelegem nu inocența conceptului, nu variabila booleană, ci semnificațiile intermediare, nesemnificative, ale stării precum „curge în, dar nu atât de direct, de regulă „oh...”. Prin urmare, conexiunile (toate acțiunile) care ies din acest receptor sunt determinate de un transfer egal de mărime, o unitate mică și un an care este ajustat, ceea ce reflectă influxul de activare a receptorului în spate.
În acest fel, se asigură achiziționarea imediată de dulciuri, săruri și fructe de pădure acre timp de două zile: nivelul de cumpărare se va reflecta în lumea deteriorării receptorilor tiroidieni, iar natura achiziției va curge din nou. Războiul vine în curând! - Pentru ajutor suplimentar cu conexiunile sinaptice.
Așteptați, atunci când urmați același nivel de măsuri, o astfel de abordare va apărea de la sine și este și mai simplu de implementat.
Structura receptorilor de ecran. Partea principală a acesteia este derulabilă, în care puteți privi și seta poziția bilei receptor, care evident nu poate încăpea pe un ecran static.
În fereastra de defilare, sunt afișați indicatorii și valorile lor estimate în intervalul pentru receptori specifici. Acestea sunt valori universale care se bazează pe fiabilitate, intuiție și evaluări ale experților. Estimările arată acumularea mai multor receptori. De exemplu, estimarea capitalului de putere este fie de 24, fie de 34, fie de 42 de mii. u. Adică, chiar mai mult decât pentru toți cei 24, putem da o estimare aproximativă a valorilor care sunt stabilite prin activarea receptorilor 0,6, 0,2 și 0,2 corespunzător intervalelor (20 - 25], (30 - 35], (40 - 45]. Ecranul de afișare este static Indicatori precum evaluările ca rezultat al victoriilor anterioare, indicatorii selectați găsiți anterior, precum și indicatorii condițiilor politice, sociale și economice (numărul și evoluțiile acestora pot necesita în continuare derulare) .)
De asemenea, puteți derula pentru a vizualiza meniul acțiunilor principale:
* Accesați ecranul bilei de ieșire;
* prelucrarea statistică a rezultatelor (transferă trecerea la ecranul de ieșire);
* Introducerea unui nou link;
* Introducerea unui nou receptor;
* Introducerea unei noi iesiri de neuroni la minge (transmite comutarea ecranului);
* Introducerea unui nou display etc.
Structura ecranului bilei de ieșire. Ecranul bilei de ieșire (Fig. 8.3) afișează un sistem de recte concentrice (înserate) sau alte figuri plate care afișează ratingul extins pentru cădere. În centrul ecranului, punctele luminoase indică cele mai reușite borcane sau imaginile ideale. Elementul de piele al ecranului este puternic reprezentat de neuronul mingii de ieșire. Ca urmare a monitorizării, neuronul care corespunde standardului poate fi trezit maxim, iar pe ecran va apărea un punct care nu se potrivește cu niciun standard, fie intermediar, fie mediu.
Mic - 8.3. Ecran de ieșire
Desigur, apoi puteți transfera meniul pentru operațiunea de mediere a ratingului, demonstrând categoria de succes, tipurile de semnale de avans, textele câștigătorilor, strategia de dezvoltare, salvarea datelor pentru dezvoltare ulterioară etc.
Navchannya neuromerezhi. Pentru a începe neuro-măsurarea pe baza evaluărilor experților, trebuie să setați gama de parametri acceptabili, care să permită băncii să aibă un succes ideal, cu ratingul maxim. Prin fixarea unui număr de puncte, ale căror coordonate (valorile parametrilor impersonali) satisfac valorile acceptabile de rating pentru băncile curente sau transferate (cu posibile opțiuni), puteți selecta un număr de reprezentanți ideali. Neuronii următori, atunci. Elementele de pe ecranul mingii de ieșire sunt vizibile destul de roz pe toată zona ecranului. Bazhano, astfel încât școlile cu un rating mare au fost promovate mai aproape de centru.
Apoi treceți la aceeași umplutură a plantei dreptunghiulare care consumă, pe baza categoriei de rating actuale etc. către băncile externe
Pentru a efectua astfel de lucrări, experții formează mai întâi un tabel (Tabelul 1).
Neuronilor care reprezintă băncile li se arată pe ecran magnitudinea declanșării lor - ratinguri.
Metodologia monitorizării. A fost dezvoltat un sistem care se bazează pe un examen de înaltă calificare a economiștilor și politicienilor și este gata de dezvoltare în cadrul tehnologiei CASE CASE – Computer Aided Software Engineering.
Tabelul 1 - Evaluări ale experților pentru inițierea neuroterapiei
În acest caz, studentul își exercită dreptul la dezvoltare suplimentară, clarificare (de exemplu, a articulațiilor dvs., pentru a consolida sau slăbi fluxul anumitor indicatori pe baza dovezilor autorizate), introducerea de indicatori suplimentari pentru un experiment asupra riscului dvs. etc. .
Să presupunem că corespondentul investighează situația care s-a dezvoltat în jurul băncii Invest-Today-I-Back. Desigur, el nu are prea multe informații despre puterea investițiilor sale și, așadar, procedează la colectarea scrupuloasă a datelor, rezultând caracteristici de modelare aproximative, nedepășite, super-specifice.
În spatele ecranului suplimentar al receptorilor, pacientul stabilește valoarea activării lor pe baza unei game întregi de date fiabile și, de asemenea, uitându-se la opțiunile fie - sau (declanșând frecvent receptori diferiți), uneori în funcție de aceasta, uneori și pur și simplu lipsesc display-urile. Astfel de indicatori, cum ar fi evaluările din trecut și migrația, sunt încă necunoscuți, altfel rezultatele vor fi transferate în continuare guvernului.
După introducerea datelor pe ecranul mingii de ieșire, un punct din apropierea zonei străinilor poate fi văzut în mod clar despre protecția dreptului civil la o alegere non-violentă a deciziei pentru a investi pe deplin capitalul acumulat corect.
Coordonatele acestui punct de pe ecran sunt determinate folosind următoarea formulă: media coordonatelor neuronilor care au fost iluminați, aceste bănci, care sunt bănci de control apropiat, și valorile activării lor. Iar în spatele acestor formule, bazate pe ratingurile băncilor, se află ratingul băncii evaluate!
Bancherul poate lua o decizie cu privire la o bază suplimentară de cunoștințe și, prin urmare, neuro-măsoară informații despre noua bancă, ceea ce este în întregime posibil, deoarece un număr de experți și-au exprimat criticile esențiale rezultatului, care este cel mai înalt, și cerem milă ku neuromerezhi. Este suficient să utilizați rapid opțiunea. În plus, acesta este sfârșitul dialogului dintre computer și computer:
- Doriți să vă schimbați ratingul - Da.
- Înțeles nou pentru rating -...
- Ai grijă!
Apoi neuronul bilei de ieșire cu coordonatele cunoscute este plasat în raport cu noul banc. Legatura sa se formeaza cu acesti receptori, care au fost alertati la alarma in momentul introducerii informatiilor despre banca. Ligamentul pielii este afectat de o cantitate egală de stimulare a neuronului receptor tiroidian. Acum, baza de cunoștințe a fost actualizată ca o listă a instalațiilor vizibile ale bateriei de artilerie după ce a fost lovită de un vierme.
O altă modificare semnificativă a ratingului poate presupune mutarea punctului care a fost evidențiat în zona băncilor cu un nivel similar de rating, atunci. Este necesar să atașați un alt neuron al mingii de ieșire la această bancă într-o altă zonă a ecranului. Acesta este instalat și ca rezultat al dialogului dintre computer și computer.
Koriguvannya și rozvitok. Mai presus de toate, am ghicit deja despre necesitatea și posibilitatea clarificării și dezvoltării constante a neuroprotecției. Puteți modifica setările până când banca standard (reală sau ideală) este inserată și apoi adăugați la baza de cunoștințe. Îl voi da agentului neuroterapeutic. Vă puteți ajusta conexiunile ca urmare a infuzării altor indicatori în rezultatul final.
Puteți introduce noi indicatori cu aceștia, puteți privi noi soluții și puteți pregăti scena pentru încorporarea de noi indicatori asupra lor. Este posibilă aplicarea neurofeedback-ului la cele mai înalte niveluri ale ofertei monetare pentru a asigura afluxul altor indicatori privind migrația băncilor (tranziția de la un nivel de rating la altul) etc.
Puteți găsi, adăugând acest produs software cu o interfață prietenoasă și un serviciu minunat, cu un set diferit de funcții pentru transformarea neuro-interferențelor și să-l reluați pentru o sarcină complet diferită, de exemplu, pentru un joc de spluttering în sala de sport. , ruleta, pe care putem merge mai jos.
În cele din urmă, este important ca economia și managementul de afaceri, social și facility management să prioritizeze sistemele de luare a deciziilor, în care fiecare situație este rezolvată prin menținerea unui număr stabil de funcționari. Kozhen oficialul reprezentărilor variantei și valorilor din submultiplu, atunci. Situația pielii pare a fi o conjunctură în care are loc inevitabil soarta tuturor funcționarilor care formează neuroprotecția. Prin urmare, toate conjuncturile (situațiile) pot fi determinate cu același grad de claritate. În cazul în care două aspecte ale aceleiași situații conduc la decizii diferite, monitorizarea neurologică este completă. Avantajul unor astfel de neuromerge variază de la unul sferic la unul sferic. Odată ce o soluție de înmulțire este efectuată (div. subsecțiunea 5.2), atunci neuromoderația poate fi eliminată complet (fără puncte de cotitură).
Înainte de a ajunge la fundul lucrurilor, puteți cunoaște detaliile acestei secțiuni, subsecțiuni. 6.2, precum și, de exemplu, evaluarea riscului regiunii și al altora.
Visnovok
Distribuția valorilor de activare a neuronilor în bila de ieșire și cel mai adesea neuronul care are valoarea maximă de activare, ne permite să stabilim o asemănare între combinația și valorile de activare pe bila de intrare ( imagini pe grilă și ochi) și dovezile susținute (deci). Astfel, această locație înseamnă posibilitatea unei dezvoltări logice a formei „ceva.” Controlul și modelarea acestei locații este realizată de conexiunile sinaptice ale neuronilor, ceea ce crește direct activarea neuronilor la nivel și ceea ce trebuie adus la stadiile inițiale la neuronii „necesari” Bila de ieșire este apoi folosită pentru a lega și a memora liniile „trimise pentru a fi trimise”. Legarea structurilor de frontieră neuronale face posibilă crearea de sling-uri logice „pe termen lung”. pe baza unor linii similare.
Indicatorul apare în două moduri: în modul inițial și în modul de recunoaștere (modul de lucru).
În mod, începe formarea lăncilor logice.
În modul de recunoaștere a neurofeedback-ului de către imagine, care apare cu mare fiabilitate, indică ce tip de vene trebuie identificate, ce pași ar trebui luati etc.
Este important de menționat că creierul uman are până la 100 de miliarde de neuroni. Doar nu ne deranjați imediat, ca un neuron netezit, care are până la 240 de reacții chimice. Spuneți-ne cum funcționează un neuron la nivel logic, pe măsură ce se dezvoltă în funcții logice. Implementarea acestor funcții este și baza inteligenței individuale. Aceste funcții logice sunt gata să încalce legile de bază ale fizicii, de exemplu, legea conservării energiei. Nu este atât de mult cazul în modelarea fizică, ci într-un computer accesibil, universal.
Cu toate acestea, acordăm o atenție deosebită valorii „(directe” a neurointerferenței în sarcinile inteligenței artificiale. Cu toate acestea, aplicarea acestora se extinde la sarcini mai avansate. Pentru care vor exista modele neurointermitente cu o structură orientată către o anumită sarcină), vicor utilizați un sistem special de conexiuni ale elementelor neuro-asemănătoare, Valoarea principală a funcției de transmisie (adesea așa-numitele ligamente sigmoide vikoristov, bazate pe participarea exponențialului la formarea funcției de transmisie), special selectată pentru intrare, care este specificat dinamic. A cărui putere se bazează pe magnitudinea activării neuronilor, auto-optimizare. Atunci când un vector de intrare este furnizat, printr-un număr de cicluri de ceas robotizat, valorile deteriorării neuronilor mingii de ieșire (în unele modele, toți neuronii mingii de intrare și neuronii mingii de ieșire și acolo nu sunt altele) converg spre zeci de magnitudini. Duhoarea poate indica, de exemplu, că imaginea lumii mai mari este similară cu „zgomotul”. Imagine de intrare nevalidă sau altfel. Cum să cunoașteți rezultatul sarcinii de cânt. De exemplu, având în vedere măsura Hopfield. Indiferent de limitări, poți alege meseria de vânzător ambulant – meseria de complexitate exponențială. Mereja lui Hamming implementează cu succes memoria asociativă. Merezhi Kohonen (cartele lui Kohonen), adăugat 27.06.2011
Pentru a analiza activitatea de afaceri, oficialii vor lua decizii. Tehnologii informaționale actuale și măsurători neuronale: principii ale activității lor. Investigarea formării rețelelor neuronale în sarcinile de predicție a situațiilor financiare și de luare a deciziilor.
lucrare de diploma, adauga 06.11.2011
Descrierea procesului tehnologic de producere a hârtiei. Construcția unei mașini de hârtie. Amorsarea rețelei neuronale în turnarea controlată a pânzei de hârtie. Modelul matematic al unui neuron. Modelarea a două structuri neuronale.
lucru curs, adauga 15.10.2012
Metode de stabilire a tehnologiilor de interconectare neuronală în sistemele de detectare a intruziunilor. Sisteme experte pentru detectarea atacurilor marginale. Măsurători pe bucăți, algoritmi genetici. Avantajele și dezavantajele sistemelor de detectare a intruziunilor bazate pe măsurători neuronale.
control robot, adăugare 30.11.2015
Conceptul de inteligență artificială ca putere a sistemelor automate este legat de funcțiile inteligenței umane. Sisteme experte în medicină. Există diferite abordări pentru a crea sisteme de inteligență artificială. Crearea de măsuri neuronale.
prezentare, completare 28.05.2015
Cercetări și perspective pentru dezvoltarea măsurilor neuronale asupra funcțiilor radial-bazice pentru prognoza principalilor indicatori economici: produsul intern brut, venitul național al Ucrainei și indicele prețurilor în direct. Evaluarea rezultatelor.
lucru curs, adauga 14.12.2014
Înțelegerea puterii circuitelor neuronale fragmentare, a asemănării lor funcționale cu creierul uman, a principiului muncii lor, a principiilor muncii lor. Sistem expert și fiabilitatea măsurilor neuronale. Modelul unei piese de neuron cu funcție de activare.
rezumat, completare 16.03.2011
Esența și funcțiile rețelelor neuronale individuale (INS), clasificarea lor. Elemente structurale ale unei piese de neuron. Diferențele dintre INS și mașinile cu arhitectură von Neumann. Pobudova este în centrul acestor măsuri, temerile și perspectivele stagnării lor.
prezentare, adaugat 14.10.2013
Stagnarea neurocalculatoarelor pe piața rusă. Prognoza serii de ore pe baza metodelor de tăiere neuronală. Modificări ale ratelor obligațiunilor și acțiunilor întreprinderilor. Stabilirea măsurătorilor neuronale înainte de sarcina de analiză a activității bursiere.
lucru curs, adauga 28.05.2009
Istoria creației este în principal direct legată de modelarea inteligenței artificiale. Problemele trebuie să fie clar înțelese și recunoscute. Explorarea elementelor inteligenței robotului. Investigarea rețelelor neuronale din Galuzia. Principiul poarta de acces al lui Wiener.
