Retele neuronale artificiale

Trimis la data: 2010-07-16 Materia: Diverse Nivel: Facultate Pagini: 20 Nota: / 10 Downloads: 9
Autor: Elena Dimensiune: 1013kb Voturi: Tipul fisierelor: pdf Acorda si tu o nota acestui referat: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
vezi mai multe detalii vezi mai putine detalii
Raporteaza o eroare
Referat despre Retele neuronale artificiale
Retele neurale, algoritmi genetici, sisteme fuzzy: iata numai câteva dintre notiunile care pâna nu demult pareau mai degraba desprinse dintr-un roman stiintifico-fantastic decât din cuprinsul unei publicatii stiintifice. Si totusi în zilele noastre atât cercetatori din universitati cât si din marile companii utilizeaza în mod curent astfel de tehnologii, într-un efort sustinut de a integra elemente de inteligenta artificiala în proiecte concrete. Fiecare dintre aceste directii de cercetare utilizeaza instrumente teoretice si terminologie specifice, prezinta deopotriva avantaje reale dar si limitari recunoscute si au fost introduse deja cu mai mult sau mai putin succes în circuitul comercial.

Referat despre Retele neuronale artificiale
În cele ce urmeaza vom face cunostinta cu subiectul central al acestei lucrari, cel al retelelor neurale artificiale. Scopul urmarit este de a
ilustra motivatiile care justifica interesul pentru aceasta directie de cercetare, de a introduce primele ele mente de terminologie si de a trece în revista o serie de aplicatii. Spre final vom parcurge câteva file de istorie, enumerând principalele momente care au jalonat evolutia acestui domeniu în ultimele decenii.

1.1 Consideratii generale
Desi nu exista o definitie general acceptata a retelelor neurale artificiale, majoritatea cercetatorilor sunt de acord ca acestea reprezinta ansambluri de elemente de procesare simple, interconectate prin canale de comunicatii prin care se propaga informatie numerica. Din perspectiva istorica, multe dintre ideile vehiculate în acest context sunt motivate de dorinta de a construi sisteme capabile
sa rezolve cu succes sarcini uzuale pentru creierul uman precum întelegerea vorbirii sau recunoasterea formelor. În fapt, aceasta abordare s-a dovedit utila în special pentru probleme dificil de formalizat sub forma unui algoritm (adica a unei “retete” care sa garanteze rezultatul), situatie care presupune o întelegere profunda
a aplicatiei considerate.

Astfel de situatii nu sunt de loc rare: sa ne închipuim numai usurinta cu care reusim sa descifram scrisul de mâna al unei persoane necunoscute sau cea cu care recunoastem prieteni vechi chiar daca nu i-am mai întâlnit din scoala primara. Majoritatea retelelor neurale utilizeaza mecanisme pe baza carora intensitatea legaturilor dintre neuroni sunt ajustate în functie de calitatea raspunsului la stimuli externi. Ajungem astfel la principala trasatura a acestor sisteme, anume capacitatea de a învata pe baza de exemple, folosind “experienta” anterioara pentru a-si îmbunatati permanent performantele, dar si de a
oferi un anumit grad de generalizare, care se traduce printr-un raspuns adecvat la informatii de intrare care nu au fost folosite în faza de “antrenare”.

Iata un exemplu foarte simplu: parintii folosesc deseori prilejul unor plimbari prin parc pentru a-i învata pe copii rasele de câini. Dupa ce va fi înteles cum arata un dalmatian, copilul va fi în stare sa recunoasca un astfel de exemplar chiar si atunci când îl vede în
celebrul film de desene animate!

Exista câteva motive întemeiate pentru a considera retelele neurale ca o solutie atractiva într-o serie întreaga de aplicatii practice importante, dintre care amintim:
- acestea pot actiona ca module de tip black-box în situatiile în care ave m la dispozitie un volum mare de date, fara a putea spune prea multe despre procesul care le -a generat. De multe ori, desi identificarea unei dependente între marimile de intrare si o anumita informatie de interes ar fi extrem de utila, nu beneficiem de modele adecvate sau de valori ale parametrilor acestora. Un exemplu concludent este oferit de aplicatiile financiare: valoarea unei actiuni sau a unui indice bursier este în mod evident dependenta de ansamblul informatiilor existente pe piata pâna la momentul considerat, însa modele analitice pur si simplu nu exista. Retelele neurale sunt capabile sa descopere astfel de dependente “ascunse” pornind numai de la baza de date disponibila, fara a impune constrângeri de modelare. Scopul este atins folosind algoritmi specifici, care modifica valorile interconexiunilor dintre neuroni astfel încât sa “forteze” ca raspunsul retelei sa se apropie cât mai mult de cel dorit.

- în urma unui proces de învatare reusit, retelele neurale tolereaza în mod remarcabil diferente (uneori, apreciabile) între datele aplicate la intrare în procesul de operare si cele “vazute” în etapa de antrenare. Dar acesta reprezinta si modul natural de functionare al creierului uman: odata ce am învatat sa citim suntem de regula capabili sa întelegem scrisul de mâna al unor persoane necunoscute (chiar si al unui farmacist!). Aceasta reprezinta o consecinta a asanumitei
capacitati de generalizare a retelelor neurale, care exprima posibilitatea acestora de a oferi un raspuns corect chiar daca la intrare se aplica versiuni incomplete, zgomotoase sau distorsionate ale informatiilor folosite în antrenare.

- aplicatii extrem de diferite pot fi abordate folosind practic acelasi sistem, fara a fi necesara reproiectarea completa. Mai mult, extinderea acestei tehnologii este facilitata de prezenta pe piata a unor circuite integrate specializate si chiar a unor placi compatibile PC, care ofera performante de viteza si precizie suficiente pentru a permite implementarea unor algoritmi de procesare complecsi, limitati în trecut numai la utilizarea în programe de simulare dedicate. O serie de aplicatii practice realiste, care depasesc cadrul restrâns al
asa-numitelor toy problems, constituie deja obiectul de activitate al unor firme de mare succes. În paralel, au fost dezvoltate si lansate în circuitul comercial o serie de simulatoare puternice si flexibile, un exemplu concludent în acest sens fiind oferit de produsul firmei americane NeuroDimension denumit NeuroSolutions [131].

1.2 Ce sunt retelele neurale artificiale ?
În locul unei definitii academice (în fapt nici nu exista una general acceptata) a acestei notiuni, preferam sa ne plasam în postura unor spectatori care asista la o discutie virtuala purtata între câtiva dintre cei mai cunoscuti specialisti în domeniu. “Raspunsurile” sunt preluate din cuprinsul unor lucrari de specialitate des citate [76], [79], [103] si ilustreaza cu claritate cele doua caracteristici de baza ale retelelor neurale artificiale, anume structura paralela distribuita si capacitatea de a învata.

În mod concret, cele expuse în continuare raspund la urmatoarele întrebari:
1. Ce este o retea neurala artificiala ?
2. Care este legatura cu creierele biologice ?
3. Unde se aplica aceasta tehnologie ?

Teuvo Kohonen (Helsinki University of Technology, Fin land):
Retelele neurale artificiale reprezinta ansambluri de elemente de procesare simple (de regula, adaptive), puternic interconectate si operând în paralel, care urmaresc sa interactioneze cu mediul înconjurator într-un mod asemanator creierelor biologice.

Urmatoarele aspecte sunt comune atât retelelor neurale artificiale cât si celor biologice:
- reprezentarea si procesarea informatiei în forma analogica (care permite desfasurarea în paralel a mai multor procese în mod asincron)
- abilitatea de a efectua operatiuni de natura statistica asupra datelor de lucru (operatiuni de mediere, de regula conditionata)
- corectie de erori si degradare graduala a performantelor la aparitia
acestora.

  • pag. 1
  • pag. 2
  • pag. 3
  • pag. 4
  • pag. 5
  • pag. 6
  • pag. 7
  • pag. 8
  • pag. 9
  • pag. 10

Nota explicativa
Referatele si lucrarile oferite de Referate.ro au scop educativ si orientativ pentru cercetare academica.

Iti recomandam ca referatele pe care le downloadezi de pe site sa le utilizezi doar ca sursa de inspiratie sau ca resurse educationale pentru conceperea unui referat nou, propriu si original.

Referat.ro te invata cum sa faci o lucrare de nota 10!
Linkuri utile
Programeaza-te online la salonul favorit Descarca gratuit aplicatiile pentru iOS si Android Filmulete haioase Filme, poante si cele mai tari faze Jocuri Cele mai tari jocuri de pe net Referate scoala Resurse, lucrari, referate materiale pentru lucrari de nota 10
Toate imaginile, textele sau alte materiale prezentate pe site sunt proprietatea referat.ro fiind interzisa reproducerea integrala sau partiala a continutului acestui site pe alte siteuri sau in orice alta forma fara acordul scris al referat.ro. Va rugam sa consultati Termenii si conditiile de utilizare a site-ului. Informati-va despre Politica de confidentialitate. Daca aveti intrebari sau sugestii care pot ajuta la dezvoltarea site-ului va rugam sa ne scrieti la adresa webmaster@referat.ro.
Confidentialitatea ta este importanta pentru noi

Referat.ro utilizeaza fisiere de tip cookie pentru a personaliza si imbunatati experienta ta pe Website-ul nostru. Te informam ca ne-am actualizat politica de confidentialitate pentru a integra cele mai recente modificari privind protectia persoanelor fizice in ceea ce priveste prelucrarea datelor cu caracter personal. Inainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru te rugam sa aloci timpul necesar pentru a citi si intelege continutul Politicii de Cookie. Prin continuarea navigarii pe Website-ul nostru confirmi acceptarea utilizarii fisierelor de tip cookie conform Politicii de Cookie. Nu uita totusi ca poti modifica in orice moment setarile acestor fisiere cookie urmarind instructiunile din Politica de Cookie.


Politica de Cookie
Am inteles