Нейронные сети и СК-анализ, Графическое отображение нейронов и Паррето-подмножеств нелокальной нейронной сети - Системная теория информации и семантическая информационная модель

Известные в литературе нейронные сети, в отличие от предлагаемой семантической информационной модели и нелокальных нейронных сетей, не обеспечивают реализацию всех базовых когнитивных операций, входящих в когнитивный конфигуратор.

В частности, традиционные нейронные сети решают лишь задачу идентификации (прогнозирования) и не обеспечивают решение обратной задачи (дедукции), необходимой для принятия решения о выборе многофакторного управляющего воздействия. Кроме того не решается вопрос об уменьшении размерности нейронной сети без ущерба для ее адекватности (абстрагирование).

Результаты численного моделирования и исследования свойств нейронных сетей этого класса при управлении в АПК и других предметных областях позволяют предположить, в качестве модели реальных когнитивных процессов они обладает более высокой адекватностью, чем нейронные сети других типов.

Графическое отображение нейронов и Паррето-подмножеств нелокальной нейронной сети

Ниже приводятся примеры графического отображения нелокального нейрона и Паретто-подмножества (нейронов с наиболее значимыми связями) нелокальной нейронной сети в системе "Эйдос" (рисунки 39 и 40).

Похожие статьи




Нейронные сети и СК-анализ, Графическое отображение нейронов и Паррето-подмножеств нелокальной нейронной сети - Системная теория информации и семантическая информационная модель

Предыдущая | Следующая