Нейросетевые алгоритмы распознания и прогнозирования. Распознавание запросов на естественном языке.
Заказать уникальный реферат- 10 10 страниц
- 12 + 12 источников
- Добавлена 01.05.2018
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
1 Искусственные нейронные сети. Общие понятия 4
2 Нейросетевые алгоритмы распознания и прогнозирования. 5
2.1 Алгоритмы распознавания 5
2.1 Алгоритмы прогнозирования 6
3 Распознавание запросов на естественном языке 8
Заключение 9
Список использованной литературы 10
При этом необходимы адаптивные и интеллектуальные роботы с развитыми средствами программирования на естественном или близком к нему языке. Одним из таких примеров является система СПОР, разработанная при создании гибкого автоматизированного производства конденсаторов на ПО «ОКСИД» г. Новосибирска (рис. 3).
Рисунок 3 – Внешний вид структуры системного ПО
Заключение
В заключении отметить, что нейросетевые алгоритмы управления мобильными объектами создают потенциальные предпосылки для построения самообучающихся и самоорганизующихся систем. Нейронные сети способны правильно реагировать на входные данные, которые не входили в обучающую выборку. Поэтому активно применяют на практике алгоритмы распознавания и прогнозирования нейросетей.
Несмотря на большое количество вопросов, связанных с нейронными сетями, в настоящее время они уверенно продолжают проникать в нашу жизнь и технологические системы.
В данной работе достигнута основная цель – описаны нейросетевые алгоритмы распознания и прогнозирования нейросетей.
Исходя из поставленной в данном реферате цели, были решены следующие задачи:
приведены нейросетевые алгоритмы распознания и прогнозирования;
описаны нейросетевые алгоритмы распознавания запросов на естественном языке.
Также в процессе написания реферата были использованы современные и классические источники литературы и глобальной сети Internet.
Список использованной литературы
Абрамова Т.В., Ваганова Е.В., Горбачев С.В., Сырямкин Сырямкин М.В. Нейро-нечеткие методы в интеллектуальных системах обработки и анализа многомерной информации. - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2014. - 442 с.
Искусственная нейронная сеть – Википедия [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть, свободный. – Загл. с экрана.
Интуит. Лекция 11. Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/178, свободный. – Загл. с экрана.
Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект : учеб, пособие для сгуд. высш. учеб, заведений / Л. Н. Ясницкий. — 2-е изд., испр. — М. : Издательский центр «Академия», 2008. — 176 с.
Где, кто и как может использовать искусственные нейронные сети. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://neuropro.ru/neu4.shtml, свободный. – Загл. с экрана.
Киселев В.И. Лингвистические основы информатики: Учебное пособие. -Хабаровск.: ХГИИК, 2005. -147 с.
Круглов В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - 2-е изд., стереотип. - М.: Горячая линия-Телеком, 2002. - 382 с.
Система прогнозирования на базе нейронных сетей в промышленности. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://habrahabr.ru/post/171019/, свободный. – Загл. с экрана.
Применение нейросетей в распознавании изображений. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://geektimes.ru/post/74326/, свободный. – Загл. с экрана.
Применение нейронных сетей и генетических алгоритмов в прогнозировании. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://studref.com/301723/buhgalterskiy_uchet_i_audit/primenenie_neyronnyh_setey_geneticheskih_algoritmov_prognozirovanii, свободный. – Загл. с экрана.
Галушкин А. И., Симоров С. Н. Нейросетевые технологии в России (1982-2010). - М.: Горячая линия-Телеком, 2011. - 316 с.
Гаврилов. А.В. Гибридные интеллектуальные системы. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. – 164 с.
2
2. Искусственная нейронная сеть – Википедия [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть, свободный. – Загл. с экрана.
3. Интуит. Лекция 11. Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/178, свободный. – Загл. с экрана.
4. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект : учеб, пособие для сгуд. высш. учеб, заведений / Л. Н. Ясницкий. — 2-е изд., испр. — М. : Издательский центр «Академия», 2008. — 176 с.
5. Где, кто и как может использовать искусственные нейронные сети. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://neuropro.ru/neu4.shtml, свободный. – Загл. с экрана.
6. Киселев В.И. Лингвистические основы информатики: Учебное пособие. -Хабаровск.: ХГИИК, 2005. -147 с.
7. Круглов В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - 2-е изд., стереотип. - М.: Горячая линия-Телеком, 2002. - 382 с.
8. Система прогнозирования на базе нейронных сетей в промышленности. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://habrahabr.ru/post/171019/, свободный. – Загл. с экрана.
9. Применение нейросетей в распознавании изображений. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://geektimes.ru/post/74326/, свободный. – Загл. с экрана.
10. Применение нейронных сетей и генетических алгоритмов в прогнозировании. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://studref.com/301723/buhgalterskiy_uchet_i_audit/primenenie_neyronnyh_setey_geneticheskih_algoritmov_prognozirovanii, свободный. – Загл. с экрана.
11. Галушкин А. И., Симоров С. Н. Нейросетевые технологии в России (1982-2010). - М.: Горячая линия-Телеком, 2011. - 316 с.
12. Гаврилов. А.В. Гибридные интеллектуальные системы. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. – 164 с.
Вопрос-ответ:
Какие алгоритмы используются для распознавания и прогнозирования при помощи нейросетей?
Для распознавания и прогнозирования при помощи нейросетей используются различные алгоритмы, такие как сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN), рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN), глубокие нейронные сети (Deep Neural Networks, DNN) и многие другие.
В чем состоит принцип работы нейросетевых алгоритмов распознавания?
Нейросетевые алгоритмы распознавания работают на основе обучения с учителем, где данные образцы подаются на вход нейронной сети, а затем происходит поиск весовых коэффициентов, которые позволяют сети правильно классифицировать данные. В процессе обучения сеть автоматически настраивает свои параметры для достижения лучшей точности распознавания.
Какие алгоритмы используются для прогнозирования при помощи нейронных сетей?
Для прогнозирования при помощи нейронных сетей используются различные алгоритмы, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), долгая краткосрочная память (Long Short-Term Memory, LSTM), глубокие нейронные сети (DNN) и другие. Эти алгоритмы позволяют предсказывать последовательности или тренды в данных с высокой точностью.
Что такое распознавание запросов на естественном языке?
Распознавание запросов на естественном языке (Natural Language Understanding, NLU) - это область искусственного интеллекта, которая занимается обработкой и пониманием естественного языка. Нейросетевые алгоритмы могут использоваться для распознавания запросов на естественном языке, что позволяет компьютеру понимать, интерпретировать и отвечать на вопросы и команды, заданные на естественном языке.
Какие задачи могут решать нейросетевые алгоритмы распознавания и прогнозирования?
Нейросетевые алгоритмы распознавания и прогнозирования могут решать множество задач, таких как классификация изображений, распознавание речи, анализ текста, прогнозирование временных рядов, рекомендательные системы и многое другое. Эти алгоритмы широко применяются в различных областях, включая медицину, финансы, транспорт и технологии.
Какие алгоритмы используются для распознавания и прогнозирования с помощью нейронных сетей?
Для распознавания и прогнозирования с помощью нейронных сетей могут использоваться различные алгоритмы, такие как алгоритмы обратного распространения ошибки, алгоритмы градиентного спуска, алгоритмы стохастического градиентного спуска и другие. Эти алгоритмы позволяют обучать нейронные сети на больших объемах данных и прогнозировать результаты на основе входных данных.
Какие алгоритмы используются для распознавания в нейронных сетях?
Для распознавания в нейронных сетях используются такие алгоритмы, как алгоритм обратного распространения ошибки и алгоритмы градиентного спуска. Алгоритм обратного распространения ошибки позволяет корректировать веса нейронов в сети в зависимости от ошибки, которую они допускают при распознавании. Алгоритмы градиентного спуска позволяют находить минимум функции ошибки и улучшать качество распознавания.
Какие алгоритмы используются для прогнозирования в нейронных сетях?
Для прогнозирования в нейронных сетях также используются алгоритмы обратного распространения ошибки и градиентного спуска. Они позволяют обучить нейронную сеть на исторических данных и предсказать результаты на основе входных данных. Кроме того, для прогнозирования могут применяться и другие алгоритмы, такие как алгоритмы временных рядов или алгоритмы деревьев решений.
Какие требования предъявляются к современным роботам в области распознавания запросов на естественном языке?
Современные роботы, которые занимаются распознаванием запросов на естественном языке, должны быть адаптивными и интеллектуальными. Они должны уметь адаптироваться к различным формам запросов и уметь правильно интерпретировать содержание этих запросов. Кроме того, они должны обладать развитыми средствами программирования на естественном или близком к нему языке, чтобы правильно обрабатывать и отвечать на запросы.