Neural network
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Neural network
Neural network
From Wikipedia, the free encyclopedia
http://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network
Traditionally, the term neural network had been used to refer to a network or circuit of biological neurons[citation needed]. The modern usage of the term often refers to artificial neural networks, which are composed of artificial neurons or nodes. Thus the term has two distinct usages:
1. Biological neural networks are made up of real biological neurons that are connected or functionally related in the peripheral nervous system or the central nervous system. In the field of neuroscience, they are often identified as groups of neurons that perform a specific physiological function in laboratory analysis.
2. Artificial neural networks are made up of interconnecting artificial neurons (programming constructs that mimic the properties of biological neurons). Artificial neural networks may either be used to gain an understanding of biological neural networks, or for solving artificial intelligence problems without necessarily creating a model of a real biological system. The real, biological nervous system is highly complex and includes some features that may seem superfluous based on an understanding of artificial networks.
This article focuses on the relationship between the two concepts; for detailed coverage of the two different concepts refer to the separate articles: Biological neural network and Artificial neural network.
Contents
* 1 Overview
* 2 History of the neural network analogy
* 3 The brain, neural networks and computers
* 4 Neural networks and artificial intelligence
o 4.1 Background
o 4.2 Applications of natural and of artificial neural networks
o 4.3 Neural network software
+ 4.3.1 Learning paradigms
+ 4.3.2 Learning algorithms
* 5 Neural networks and neuroscience
o 5.1 Types of models
o 5.2 Current research
* 6 Criticism
* 7 See also
* 8 References
* 9 Further reading
* 10 External links
From Wikipedia, the free encyclopedia
http://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network
Traditionally, the term neural network had been used to refer to a network or circuit of biological neurons[citation needed]. The modern usage of the term often refers to artificial neural networks, which are composed of artificial neurons or nodes. Thus the term has two distinct usages:
1. Biological neural networks are made up of real biological neurons that are connected or functionally related in the peripheral nervous system or the central nervous system. In the field of neuroscience, they are often identified as groups of neurons that perform a specific physiological function in laboratory analysis.
2. Artificial neural networks are made up of interconnecting artificial neurons (programming constructs that mimic the properties of biological neurons). Artificial neural networks may either be used to gain an understanding of biological neural networks, or for solving artificial intelligence problems without necessarily creating a model of a real biological system. The real, biological nervous system is highly complex and includes some features that may seem superfluous based on an understanding of artificial networks.
This article focuses on the relationship between the two concepts; for detailed coverage of the two different concepts refer to the separate articles: Biological neural network and Artificial neural network.
Contents
* 1 Overview
* 2 History of the neural network analogy
* 3 The brain, neural networks and computers
* 4 Neural networks and artificial intelligence
o 4.1 Background
o 4.2 Applications of natural and of artificial neural networks
o 4.3 Neural network software
+ 4.3.1 Learning paradigms
+ 4.3.2 Learning algorithms
* 5 Neural networks and neuroscience
o 5.1 Types of models
o 5.2 Current research
* 6 Criticism
* 7 See also
* 8 References
* 9 Further reading
* 10 External links
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Re: Neural network
Réseau de neurones artificiel
http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiel
Un réseau de neurones artificiel est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques (humains ou non).
Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type statistique, si bien qu’ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes permettant de générer de vastes espaces fonctionnels, souples et partiellement structurés, et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle qu’ils enrichissent en permettant de prendre des décisions s’appuyant davantage sur la perception que sur le raisonnement logique formel.
En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester les hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie ou de tester les conséquences de ces hypothèses afin de les comparer aux réseaux réels.
Sommaire
* 1 Historique
* 2 Utilité
* 3 Limites
* 4 Modèle
o 4.1 Structure du réseau
o 4.2 Fonction de combinaison
o 4.3 Fonction d’activation
o 4.4 Propagation de l’information
* 5 Apprentissage
o 5.1 Base théorique
o 5.2 Classe de problèmes solubles
+ 5.2.1 Fonctions représentables par un perceptron
+ 5.2.2 Fonctions représentables par des réseaux de neurones multicouches acycliques
o 5.3 Algorithme
o 5.4 Apprentissage
+ 5.4.1 Mode supervisé ou non
+ 5.4.2 Surapprentissage
o 5.5 Rétropropagation
o 5.6 Élagage
* 6 Différents types de réseaux de neurones
o 6.1 Réseaux à apprentissages supervisés
+ 6.1.1 Sans rétropropagation
# 6.1.1.1 Perceptron
* 6.1.1.1.1 Perceptron monocouche
* 6.1.1.1.2 Perceptron multicouche
# 6.1.1.2 Adaline (ADAptive LInear NEuron)
# 6.1.1.3 Machine de Cauchy
# 6.1.1.4 Non détaillés
+ 6.1.2 Avec rétropropagation
# 6.1.2.1 Non détaillés
o 6.2 Réseaux à apprentissage non supervisé
+ 6.2.1 Avec rétropropagation
# 6.2.1.1 Non détaillés
o 6.3 Précisions
* 7 Voir aussi
* 8 Références
* 9 Notes et références
* 10 Bibliographie
http://fr.wikipedia.org/wiki/Fichier:Neural_network.svg
Structure du réseau
http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiel
Un réseau de neurones artificiel est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques (humains ou non).
Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type statistique, si bien qu’ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes permettant de générer de vastes espaces fonctionnels, souples et partiellement structurés, et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle qu’ils enrichissent en permettant de prendre des décisions s’appuyant davantage sur la perception que sur le raisonnement logique formel.
En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester les hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie ou de tester les conséquences de ces hypothèses afin de les comparer aux réseaux réels.
Sommaire
* 1 Historique
* 2 Utilité
* 3 Limites
* 4 Modèle
o 4.1 Structure du réseau
o 4.2 Fonction de combinaison
o 4.3 Fonction d’activation
o 4.4 Propagation de l’information
* 5 Apprentissage
o 5.1 Base théorique
o 5.2 Classe de problèmes solubles
+ 5.2.1 Fonctions représentables par un perceptron
+ 5.2.2 Fonctions représentables par des réseaux de neurones multicouches acycliques
o 5.3 Algorithme
o 5.4 Apprentissage
+ 5.4.1 Mode supervisé ou non
+ 5.4.2 Surapprentissage
o 5.5 Rétropropagation
o 5.6 Élagage
* 6 Différents types de réseaux de neurones
o 6.1 Réseaux à apprentissages supervisés
+ 6.1.1 Sans rétropropagation
# 6.1.1.1 Perceptron
* 6.1.1.1.1 Perceptron monocouche
* 6.1.1.1.2 Perceptron multicouche
# 6.1.1.2 Adaline (ADAptive LInear NEuron)
# 6.1.1.3 Machine de Cauchy
# 6.1.1.4 Non détaillés
+ 6.1.2 Avec rétropropagation
# 6.1.2.1 Non détaillés
o 6.2 Réseaux à apprentissage non supervisé
+ 6.2.1 Avec rétropropagation
# 6.2.1.1 Non détaillés
o 6.3 Précisions
* 7 Voir aussi
* 8 Références
* 9 Notes et références
* 10 Bibliographie
http://fr.wikipedia.org/wiki/Fichier:Neural_network.svg
Structure du réseau
Re: Neural network
Nonlinear principal component analysis using autoassocative neural networks
Kramer M.A
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.94.7961&rep=rep1&type=pdf
http://math.stanford.edu/research/comptop/references/kr.pdf
http://schillerhamburg.de/old_schiller_consult/kof/hs_CIMSA03.pdf
Nonlinear principal component analysis
by neural networks
William W. Hsieh
http://www.google.fr/url?sa=t&source=web&cd=1&ved=0CBUQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.94.7961%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&rct=j&q=Nonlinear+principal+component+analysis+using+autoassocative+neural+networks&ei=hMYkTITmK5CQjAeMs42PAQ&usg=AFQjCNHq7W_9DEKXk_GjD3Ti1OF49rejrA
Automated Classification of an Environmental Sensitivity Index
http://www.springerlink.com/content/f6hq3j186773gkkq/fulltext.pdf
Kramer M.A
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.94.7961&rep=rep1&type=pdf
http://math.stanford.edu/research/comptop/references/kr.pdf
http://schillerhamburg.de/old_schiller_consult/kof/hs_CIMSA03.pdf
Nonlinear principal component analysis
by neural networks
William W. Hsieh
http://www.google.fr/url?sa=t&source=web&cd=1&ved=0CBUQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.94.7961%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&rct=j&q=Nonlinear+principal+component+analysis+using+autoassocative+neural+networks&ei=hMYkTITmK5CQjAeMs42PAQ&usg=AFQjCNHq7W_9DEKXk_GjD3Ti1OF49rejrA
Automated Classification of an Environmental Sensitivity Index
http://www.springerlink.com/content/f6hq3j186773gkkq/fulltext.pdf
Trang 1 trong tổng số 1 trang
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