История нейронных сетей: часть 4

Дальнейшее развитие нейрокомпьютерных технологий проходило достаточно динамично. В том же 1982 г. в Киото (Япония) состоялась Объединенная американо-японская конференция по нейронным сетям. Американские периодические издания осветили эту историю, акцентируя внимание на том, что США могут остаться позади. Это привело к росту финансирования в области нейросетей.

История нейронных сетей: часть 3

Историю на более ранние периоды и список литературы можно посмотреть здесь: 1940-е года — 1962 год 1962 — 1970-е года В 1970-х годах нейронные сети интегрируются с нечеткой логикой Заде, предложенной в 1965 году, в результате чего появляются такие модели как модели нечеткого вывода Мамдани-Заде или нечеткие нейронные сети Такаги-Сугено-Канга. Система нечеткого вывода состоит из […]

История нейронных сетей: часть 2

В предыдущей статье был рассмотрен период с 1940-х по 1962 год, окончившийся изобретением первой «настоящей» нейронной сети — персептроном. Однако в 1969 году подъем нейрокомпьютинга закончился после публикации книги «Персептроны» Марвина Минского и Сеймура Пейперта в 1969 г., в которой они формально доказали ограниченности персептрона и показали, что он неспособен решать некоторые задачи, связанные с […]

История нейронных сетей: часть 1

Первый шаг в развитии нейрокомпьютерных технологий был сделан в 1943 г. с выходом статьи нейрофизиолога Уоррена Мак-Каллока и математика Уолтера Питтса о работе искусственных нейронов и реализации модели нейронной сети электрическими схемами. В этой работе описывалась модель нейрона с пороговой функцией активации f(u): где – сигналы, поступающие на вход нейрона, – весовые коэффициенты, n – […]

История нейронных сетей: введение

В апреле в связи со сдачей кандидатского минимума по философии мне потребовалось написать реферат по истории науки. В качестве темы была выбрана теория нейронных сетей в контексте искусственного интеллекта. Большинство литературы по нейросетям (например, книги Хайкина или Осовского) содержат краткую историческую справку, однако имеется несколько недостатков: Информация раскрывается с точки зрения зарубежной науки, что скрывает […]

Слой Кохонена и его реализация в MATLAB

Самоорганизующаяся нейронная сеть, названная слоем Кохонена, была предложена в 1982 году Туево Кохоненым и является простейшей моделью в классе сетей Кохонена. Структура очень проста и представляет собой один слой адаптивных линейных сумматоров, работающих по принципу WTA – Winner Takes All, или «Победитель забирает все». Другими словами, нейрон, имеющий наибольший сигнал на входном векторе, идентифицирует класс, […]