- •Історія нейронних мереж.
- •Аналогія штучних нейронних мереж з мозком людини.
- •Біологічний нейрон.
- •Базовий штучний нейрон.
- •Модель штучного нейрона як «елемента обробки».
- •Штучні нейронні мережі та задачі, які вони виконують.
- •Навчання штучної нейронної мережі. Контрольоване навчання.
- •Контрольоване навчання
- •Неконтрольоване навчання
- •Оцінка ефективності та правила навчання нейромережі. Правила Хеба та Хопфілда Оцінки навчання
- •Навчання штучної нейронної мережі. Неконтрольоване навчання.
- •Правила навчання
- •Правила навчання нейромережі. Правило «дельта», градієнтного спуску та навчання методом змагання.
- •Обґрунтованість застосування нейронних мереж. Проблеми розв’язуванні в контексті нейромоделювання.
- •Машина фон Неймана у порівнянні з біологічною нейронною системою.
- •Розширена модель штучного нейрону.
- •Компоненти штучного нейрону. Вагові коефіцієнти та функція суматора. Компоненти штучного нейрона
- •Компоненти штучного нейрону. Передатна функція. Компоненти штучного нейрона
- •Компоненти штучного нейрону. Масштабування та вихідна функція. Компоненти штучного нейрона
- •Компоненти штучного нейрону. Функція похибки та поширюваного назад значення, функція навчання. Компоненти штучного нейрона
- •Перцептрон Розенбалата. Перцептрон Розенбалата
- •Алгоритм навчання одношарового перцептрону. Алгоритм навчання одношарового перцептрона
- •Особливості перцептрону, недоліка та переваги. Модифікації перцептрону.
- •Нейромережа зворотного поширення похибки(Back Propagation)
- •Правила до вибору архітектури мережі зворотного поширення похибки (Back Propagation).
- •Алгоритм навчання мережі зворотного поширення похибки (Back Propagation). Алгоритм навчання мережі
- •Нейромережа Delta bar Delta. Недоліки та переваги
- •Нейромережа Extended Delta bar Delta.
- •Мережа скерованого випадкового пошуку (Directed Random Search).Основні компоненти, переваги та недоліки.
- •Нейромережа вищого порядку або функціонально - пов’язана нейронна мережа. Нейронна мережа вищого порядку або функціонально-пов'язана нейронна мережа
- •Мережа Кохонена. Недоліки, переваги та модифікації мережі. Мережа Кохонена
- •Алгоритм функціонування мережі Кохонена. Алгоритм функціонування мережі Кохонена:
- •Мережа квантування навчального вектора (Learning Vector Quantization).Недоліки та переваги. Квантування навчального вектора (Learning vectorquantization)
- •Мережа зустрічного поширення (сounterрropagation). Мережа зустрічного поширення (counterрropagation)
- •Навчання та функціонування мережі зустрічного поширення (сounterрropagation). Навчання мережі
- •Функціонування мережі
- •Імовірнісна нейронна мережа. Імовірнісна нейронна мережа
- •Мережа Хопфілда. Мережа Хопфілда
- •Алгоритм функціонування мережі Хопфілда. Алгоритм функціонування мережі
- •Машина Больцмана (Boltzmann mashine). Машина Больцмана
- •Алгоритм функціонування мережі Больцмана. Алгоритм функціонування мережі
- •Мережа Хемінга. Мережа Хемінга
- •Алгоритм функціонування мережі Хемінга. Алгоритм функціонування мережі Хемінга
- •Мережа двоскерованої асоціативної пам’яті. Недоліки, переваги та модифікації Двоскерована асоціативна пам'ять
- •Мережа адаптивної резонансної теорії. Мережа адаптивної резонансної теорії
- •Алгоритм функціонування мережі адаптивної резонансної теорії. Алгоритм функціонування мережі
- •Базові концепції моделі "Функціонал на множині табличних функцій" (фтф).
- •Навчання та функціонування моделі "Функціонал на множині табличних функцій" (фтф).
- •Алгоритм для режиму навчання моделі "Функціонал на множині табличних функцій"(фтф).
- •Алгоритм для режиму функціонування моделі "Функціонал на множині табличних функцій" (фтф).
- •Особливості формування передатних функцій в моделі "Функціонал на множині табличних функцій" (фтф).
- •Представлення задач. Логічні моделі
- •Представлення задач. Мережеві моделі
- •Представлення задач. Продукційні моделі
- •Представлення задач. Сценарії
- •Методи вирішення задач. Рішення задач методом пошуку в просторі станів.
- •Методи вирішення задач. Рішення задач методом редукції.
- •Методи вирішення задач. Рішення задач дедуктивного вибору.
- •Методи вирішення задач. Рішення задач, що використовують немонотонні логіки, імовірнісні логіки.
- •Класифікація рівнів розуміння виконавчих систем.
- •Данные и знания. Основные определения.
- •Особливості знань. Перехід від бази даних до бази знань. Особенности знаний. Переход от Базы Данных к Базе Знаний.
- •Неформальні (семантичні) моделі представлення знань. Модели представления знаний. Неформальные (семантические) модели.
- •Формальні моделі представлення знань. Формальные модели представления знаний.
- •Комплексна схема нечіткого планування задач.
- •Особливості планування цілеспрямованих дій.
- •Оцінки складності завдання планування.
- •Призначення експертних систем.
- •Структура експертних систем.
- •Етапи розробки експертних систем.
- •Представлення знань в експертних системах.
- •Методи пошуку рішень в експертних системах.
- •Підготовчий етап роботи зі знанням.
- •Основний етап роботи зі знанням.
- •Системи придбання знань від експертів.
- •Передумови виникнення систем розуміння природної мови. Предпосылки возникновения систем понимания естественного языка
- •Понимание в диалоге
- •Приклади системи обробки природної мови. Примеры системы обработки естественного языка
- •Методи озвучування мови. Методы озвучивания речи
- •Система розпізнавання мовлення. Акустична модель
- •Система розпізнавання мовлення. Лінгвістична модель.
- •Класифікація систем розпізнавання мовлення. Классификация систем распознавания речи
- •Розпізнавання символів. Шаблонні системи. Распознавание символов
- •Розпізнавання символів. Структурні системи.
- •Розпізнавання символів. Ознакові системи.
- •Розпізнавання рукописних текстів. Распознавание рукописных текстов
- •Архітектура експертної системи реального часу. Архитектура экспертной системы реального времени
- •Системи управління з нечіткою логікою.
- •Лінгвістичні змінні та їх використання в системах з нечіткою логікою.
- •Операції над нечіткими множинами.
- •Основна структура і принцип роботи системи нечіткої логіки.
- •Блок фаззіфікації в системі з нечіткою логікою.
- •База правил нечіткої логіки.
- •Блок виводу в системи з нечіткою логікою.
- •Блок дефаззіфікації в системи з нечіткою логікою.
- •Нейрочіпи та їх класифікація.
Представлення задач. Продукційні моделі
Продукционные модели.
Продукции наряду с фреймами являются наиболее популярными средствами представления знаний в ИС. Продукции, с одной стороны, близки к логическим моделям, что позволяет организовывать на них эффективные процедуры вывода, а с другой стороны, более наглядно отражают знания, чем классические логические модели. В них отсутствуют жесткие ограничения, характерные для логических исчислений, что дает возможность изменять интерпретацию элементов продукции.
В общем виде под продукцией понимается выражение следующего вида:
(i); Q; Р; А=>В; N.
Здесь i-имя продукции, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукций. В качестве имени может выступать некоторая лексема, отражающая суть данной продукции (например, "покупка книги" или "набор кода замка"), или порядковый номер продукции в их множестве, хранящемся в памяти системы.
Элемент Q характеризует сферу применения продукции. Такие сферы легко выделяются в когнитивных структурах человека. Наши знания как бы "разложены по полочкам". На одной "полочке" хранятся знания о том, как надо готовить пищу, на другой-как добраться до работы и т. П. Разделение знаний на отдельные сферы позволяет экономить время на поиск нужных знаний. Такое же разделение на сферы в базе знаний ИС целесообразно и при использовании для представления знаний продукционных моделей.
Основным элементом продукции является ее ядро: А=>В. Интерпретация ядра продукции может быть различной и зависит от того, что стоит слева и справа от знака секвенции =>. Обычное прочтение ядра продукции выглядит так: ЕСЛИ A, ТО B, более сложные конструкции ядра допускают в правой части альтернативный выбор, например, ЕСЛИ А, ТО B1, ИНАЧЕ B2. Секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле как знак логического следования В из истинного А (если А не является истинным выражением, то о В ничего сказать нельзя). Возможны и другие интерпретации ядра продукции, например A описывает некоторое условие, необходимое для того, чтобы можно было совершить действие В.
Элемент Р есть условие применимости ядра продукции. Обычно Р представляет собой логическое выражение (как правило, предикат). Когда Р принимает значение "истина", ядро продукции активизируется. Если Р ложно, то ядро продукции не может быть использовано. Например, если в продукции "НАЛИЧИЕ ДЕНЕГ; ЕСЛИ ХОЧЕШЬ КУПИТЬ ВЕЩЬ X, ТО ЗАПЛАТИ В КАССУ ЕЕ СТОИМОСТЬ И ОТДАЙ ЧЕК ПРОДАВЦУ" условие применимости ядра продукции ложно, т. Е. Денег нет, то применить ядро продукции невозможно.
Элемент N описывает постусловия продукции. Они актуализируются только в том случае, если ядро продукции реализовалось. Постусловия продукции описывают действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации В. Например, после покупки некоторой вещи в магазине необходимо в описи товаров, имеющихся в этом магазине, уменьшить количество вещей такого типа на единицу. Выполнение N может происходить не сразу после реализации ядра продукции.
Если в памяти системы хранится некоторый набор продукций, то они образуют систему продукций. В системе продукций должны быть заданы специальные процедуры управления продукциями, с помощью которых происходит актуализация продукций и выбор для выполнения той или иной продукции из числа актуализированных.
В ряде ИС используются комбинации сетевых и продукционных моделей представления знаний. В таких моделях декларативные знания описываются в сетевом компоненте модели, а процедурные знания - в продукционном. В этом случае говорят о работе продукционной системы над семантической сетью.
