Способы представления знаний в экспертных системах. И. Основы построения искусственных нейронных сети на основе персептрона.
Заказать уникальный реферат- 5 5 страниц
- 5 + 5 источников
- Добавлена 27.10.2020
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Основы построения искусственных нейронных сети на основе персептрона. .3
Заключение..............................................................................................................4
Список использованной литературы.....................................................................5
Приведенные в данной работе описания построения НС при помощи персептрона показали целесообразность их применения и практическую ценность. Также при постановке задачи, пространства поиска, предметной области НС обеспечивают более высокую эффективность работы. На сегодняшний день ИНС бесспорно являются очень актуальным направлением исследований, которые в ближайшем будущем будут все более востребованы.
Список использованной литературы
Ясницкий Л. Н. Интеллектуальные системы: учебник / Л. И. Ясницкий. — М. : Лаборатория знаний, 2016. —221 с.
Яхъяева Г. Нечеткие множества и нейронные сети. Учебное пособие. — М.: Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ", 2016. — 187 с.
Воронина В.В. и др. Теория и практика машинного обучения. Учебное пособие. Теория + Практикум (листинги) / В.В. Воронина, А. В. Михеев, Н. Г. Ярушкина, К. В. Святов. — Ульяновск : УлГТУ, 2017. — 290 с.
Барский А.Б. Нейросетевые методы оптимизации решений. СПб.: Интермедия, 2016. –– 312 с.
Асадуллаев Р.Г. Нечеткая логика и нейронные сети. Учебное пособие. — Белгород: БелГУ, 2017. — 309 с.
2
Ясницкий Л. Н. Интеллектуальные системы: учебник / Л. И.
Ясницкий. — М. : Лаборатория знаний, 2016 —221 с.
2
Яхъяева Г. Нечеткие множества и нейронные сети. Учебное
пособие. — М.: Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ", 2016 —
187 с.
3
Воронина В.В. и др. Теория и практика машинного обучения.
Учебное пособие. Теория + Практикум (листинги) / В.В. Воронина, А. В.
Михеев, Н. Г. Ярушкина, К. В. Святов. — Ульяновск : УлГТУ, 2017 — 290 с.
4
Барский А.Б. Нейросетевые методы оптимизации решений. СПб.:
Интермедия, 2016 –– 312 с.
5
Асадуллаев Р.Г. Нечеткая логика и нейронные сети. Учебное
пособие. — Белгород: БелГУ, 2017 — 309 с.
Вопрос-ответ:
Какие способы представления знаний используются в экспертных системах?
В экспертных системах используются различные способы представления знаний, включая продукционные правила, сети семантического поиска, базы знаний в виде таблиц и графов, логические формализмы, фреймы и т. д.
Что такое персептрон в искусственных нейронных сетях?
Персептрон - это простейшая модель искусственного нейрона, которая используется в искусственных нейронных сетях. Он имеет несколько входов и один выход, взвешивает входные сигналы и применяет активационную функцию для получения выходного значения.
Какие основы лежат в основе построения искусственных нейронных сетей на основе персептрона?
Основы построения искусственных нейронных сетей на основе персептрона включают выбор структуры сети, определение активационной функции, определение весов синаптических связей и настройку этих весов на основе обучающих данных.
Какие способы представления знаний применяются в экспертных системах на практике?
На практике в экспертных системах часто используются продукционные правила, которые описывают условия и действия, связанные с принятием решений. Также применяются и другие способы представления знаний, такие как сети семантического поиска, базы знаний в виде таблиц и графов, логические формализмы и фреймы.
Как происходит обучение персептрона в искусственных нейронных сетях?
Обучение персептрона происходит путем подачи на его входы обучающих примеров и корректировки весов синаптических связей в процессе обратного распространения ошибки. Таким образом, персептрон корректирует свои веса, чтобы минимизировать ошибку в предсказании выходных значений.
Какие способы представления знаний в экспертных системах существуют?
Существуют различные способы представления знаний в экспертных системах: правила, базы знаний, деревья принятия решений, графы.
Что такое персептрон и как он работает?
Персептрон - это математическая модель искусственного нейрона. Он состоит из входов, весов и функции активации. Персептрон получает входные сигналы, умножает их на соответствующие веса, суммирует, пропускает через функцию активации и выдает выходной сигнал.
Какие основные принципы лежат в основе построения искусственных нейронных сетей на основе персептрона?
Основные принципы построения искусственных нейронных сетей на основе персептрона включают выбор структуры сети, определение функции активации, настройку весов с помощью алгоритма обратного распространения ошибки и обучение на обучающих примерах.
Какие способы представления знаний в экспертных системах наиболее эффективны?
Эффективность способов представления знаний в экспертных системах зависит от конкретной задачи. Например, для задач классификации и диагностики часто используются деревья принятия решений, а для сложных задач рекомендаций - базы знаний.