Späť

Umelé neurónové siete a ich použitie pri riešení problémov
Artificial neural networks and their using in problems solving

doc. RNDr. Gabriela Andrejková, CSc.
Univerzita Pavla Jozefa Šafárika v Košiciach, Prírodovedecká fakulta

Abstrakt:
Mozog a jeho štruktúra sú inšpiráciou pre tvorbu informatických modelov, ktoré sú použiteľné pre riešenie problémov z rôznych oblastí, napríklad pri klasifikácii, predikcii, riadení, syntéze a rozpoznávaní reči, pri aproximácii funkcií, kompresii údajov, vyhľadávaní klastrov, modelovaní nelineárnych systémov, atď. Využívajú distribuované, paralelné spracovanie informácie pri vykonaní výpočtov a učenie sa je ich základnou a podstatnou vlastnosťou. V príspevku sa budeme zaoberať modelmi neurónov a základnými modelmi neurónových sietí spolu s príkladmi ich aplikácie:

  • Základný matematický model neurónu a čo dokáže vypočítať.
  • Vrstvové neurónové siete, algoritmus učenia sa s učiteľom „back-propagation“. Príklad aplikácie vo fyzike pri predikcii geomagnetických búrok.
  • Model samoorganizujúcich sa neurónových sietí, algoritmus učenia sa bez učiteľa. Použitie pri riešení problému obchodného cestujúceho.

Kľúčové slová:
umelé neurónové siete; vrstvové neurónové siete; samoorganizujúce sa neurónové siete; predikcia geomagnetických búrok; problém obchodného cestujúceho


Abstract:
A brain and its structure is an inspiration for a developing of computer science models usable in problems solving of many areas, for example classification, prediction, control, speech synthesis and recognition, approximation of functions, data compression, cluster searching, modeling of nonlinear systems, and so on. They use distributive parallel information processing in computer realization and a learning is their basic and essential property. In the contribution, we will dedicate with models of neurons and basic models of neural networks together with examples of their applications:

  • An essential model of a neuron and what it can compute.
  • Feed-forward neural networks, a learning algorithm „back-propagation“. An example of an application in physics area in a prediction of geomagnetic storms.
  • Self-organizing neural networks, a learning algorithm without a supervisor. Using the model in a solving of the traveling salesman problem.

Keywords:
artificial neural networks; feed-forward neural networks; self-organizing neural networks; geomagnetic storms prediction; traveling salesmann problem

Späť