Stochastyczny model biologicznej sieci neuronowej oparty na kinetycznych schematach Markowa

EbookPDF

W pracy zaprezentowano nowe modele biologicznej komórki nerwowej i sieci neuronowe, możliwe wiernie odwzorowujące procesy zachodzące w układzie nerwowym. Przedstawiono ich opis oraz wyniki licznych symulacji potwierdzających ich rzetelność. Pokazano możliwości wykorzystania tych modeli w wyniku procesu nauki do rozwiązywania wybranych zagadnień,…

5,99 Cena okładkowa: 6,00  −0%

W bibliotece do 30 minut od opłacenia Bez ograniczeń, znak wodny — jak to działa?

Kup w zestawie taniej

Zaznacz, które tytuły chcesz — rabat zestawu −15% nalicza się przy zakupie min. 2 pozycji.

W pracy zaprezentowano nowe modele biologicznej komórki nerwowej i sieci neuronowe, możliwe wiernie odwzorowujące procesy zachodzące w układzie nerwowym. Przedstawiono ich opis oraz wyniki licznych symulacji potwierdzających ich rzetelność. Pokazano możliwości wykorzystania tych modeli w wyniku procesu nauki do rozwiązywania wybranych zagadnień, zwłaszcza z dziedziny automatyki i robotyki. Jednym z zastosowań było przeprowadzenie aproksymacji funkcji liniowej przez pojedynczy neuron (co jest kłopotliwe, jeśli weźmie się pod uwagę specyfikę sztucznych sieci neuronowych, wynikającą z konieczności wykorzystania struktury zbudowanej z dwóch warstw ukrytych neuronów). Z dziedziny automatyki i robotyki wybrano zagadnienie wyznaczania kątów Eulera z wykorzystaniem systemu AHRS na podstawie odczytów z trzech czujników: akcelerometru, magnetometru i żyroskopu. Model biologicznego neuronu zestawiony z rekurencyjną siecią neuronową Elmana miał służyć do wygładzenia wartości otrzymanych przez sieć sztuczną.