7862366442

7862366442



SZTUCZNE SIECI NEURONOWE W SYSTEMACH INFORMACYJNO-WYSZUKIWAWCZYCH

Wiesław Babik Uniwersytet Jagielloński,

Uniwersytet Śląski

Przetwarzanie informacji, sztuczne sieci neuronowe, rodzaje sieci neuronowych, systemy informa cyjno- wy szu ki wa wcze

Sztuczne sieci neuronowe budzą coraz większe zainteresowanie na całym świecie. Ich koncepcja powstała przed ponad pięćdziesięcioma laty na gruncie interdyscyplinarnym, najpierw neurofizjologii i matematyki, a następnie bio-niki i biocybernetyki. Sieci neuronowe są metodą reprezentacji, a przede wszystkim przetwarzania i strukturalizowania informacji Prof. R. Tadeusiewicz, autor syntetyzującej monografii w języku polskim poświęconej sieciom neuronowym, wyjaśnia, że są to „bardzo uproszczone modele mózgu” [10].

Główną ideą wykorzystywania własności neuronów i ich struktur jako naturalnych systemów przetwarzających informację jest przełamywanie ograniczenia wyrażającego się w sposobie przetwarzania informacji przez komputer, a mianowicie przetwarzania sekwencyjnego i prostego przechowywania informacji. Za cel postawiono sobie stworzenie teoretycznych (matematycznych) i technicznych środków przetwarzania równoległego, przy równoczesnym uczeniu się systemu [7]. Obecnie ta dziedzina badań i zastosowań sieci neuronowych nazywana jest neurokomputeringiem [1]1 lub neurokomputingiem [6].

Celem artykułu jest prezentacja sztucznych sieci neuronowych oraz przegląd niektórych prób ich wykorzystania w systemach wyszukiwania informacji (siw).

1. Rys historyczny

Używając sieci neuronowych jako systemów przetwarzania informacji często zapomina się o ich korzeniach, czyli o źródłach, z jakich wywodzi się ta nowoczesna technika. Podstawy neurokomputeringu opierają się na fundamentalnych odkryciach biologów śledzących tajniki naszego mózgu.2 Biologiczny

43

1

   Neurokomputering jest dyscypliną inżynierii związaną z sieciami neuronowymi jako niepro-gramowanymi adaptacyjnymi systemami przetwarzania informacji, które w odpowiedzi na zadanie stawiane im ze strony ich otoczenia wytwarzają skojarzenia między obiektami [4],

2

   Punktem wyjścia pionierskich teoretycznych i aplikacyjnych modeli struktur systemu nerwowego, a nawet całego mózgu, powstałych w latach sześćdziesiątych byty obserwacje funkcjonowania prostych organizmów żywych, m.in. mózgu ośmiornicy, czy systemu wzrokowego kraba. W tym też okresie na Uniwersytecie w Stanford (USA) B. Widrow podjął próbę skonstruowania sieci MADALINE (Multiple - ADALINE) uznanej za pierwszą oferowaną komercyjnie konstrukcję neurokomputera, budowanego przez ponad 20 lat i stosowanego w radarach, modemach i urządzeniach telekomunikacyjnych do tzw. adaptacyjnego przetwarzania sygnałów



Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
dziedziny zastosowań sztucznych sieci neuronowych w systemach wyszukiwania informacji można uznać:11
System informacyjno-wyszukjwawczy PEDAGOG 11 W Uniwersytecie Opolskim, w obrębie kierunku studiów
Slajd27 (45) 1.3.1 Sieci neuronowe Dziedzina sztucznych sieci neuronowych stanowi alternatywę dla se
Wykaz ważniejszych oznaczeń Nk - liczba neuronów w warstwie A-tej (A = 1. ..L) sztucznej sieci neuro
CRUCS i ZZENN. Już w 1990 roku próbowano wykorzystać sieci neuronowe w systemach hipertekstowych do
388 Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w badaniach wybranych parametrów geotechnicznych / M.
Wanda Matwiejczuk zowanych systemów informacyjnych zarówno w obrębie Uniwersytetu, jak i zapewnia do
79.    Grymek Sz., Tarnowski W.: Sztuczne sieci neuronowe rekurencyjne do
Krzysztof RÓŻANOWSKI Wybrane narzędzia do budowy sztucznych sieci neuronowych Matlab - jest środowis
Zautomatyzowane systemy informacyjno-wyszukiwawczeZagadnienia do egzaminu I. Część definicyjna 1.
Elementy Sztucznej Inteligencji Sztuczne sieci neuronowe wykład 10 Elementy Sztucznej Inteligencji -

więcej podobnych podstron