Изучение технологии нейронных сетей в профильном курсе информатики

Эти нейроны служат лишь в качестве разветвлений для первого множества весов и не влияют на вычислительные возможности сети. По этой причине первый слой не принимается во внимание при подсчете слоев, и сеть, подобная изображенной на рис. 1.5, считается двухслойной, так как только два слоя выполняют вычисления. Далее, веса слоя считаются связанными со следующими за ними нейронами. Следовательно, слой состоит из множества весов со следующими за ними нейронами, суммирующими взвешенные сигналы. Обучение искусственных нейронных сетей Среди всех интересных свойств искусственных нейронных сетей ни одно не захватывает так воображения, как их способность к обучению. Их обучение до такой степени напоминает процесс интеллектуального развития человеческой личности, что может показаться, что достигнуто глубокое понимание этого процесса. Но, проявляя осторожность, следует сдерживать эйфорию. Возможности обучения искусственных нейронных сетей ограничены, и нужно решить много сложных задач, чтобы определить, на правильном ли пути мы находимся. Тем не менее, уже получены убедительные достижения, такие как «говорящая сеть» Сейновского, и возникает много других практических применений. Цель обучения Сеть обучается, чтобы для некоторого множества входов давать желаемое (или, по крайней мере, сообразное с ним) множество выходов. Каждое такое входное (или выходное) множество рассматривается как вектор. Обучение осуществляется путем последовательного предъявления входных векторов с одновременной подстройкой весов в соответствии с определенной процедурой. В процессе обучения веса сети постепенно становятся такими, чтобы каждый входной вектор вырабатывал выходной вектор. Обучение с учителем Различают алгоритмы обучения с учителем и без учителя. Обучение с учителем предполагает, что для каждого входного вектора существует целевой вектор, представляющий собой требуемый выход. Вместе они называются обучающей парой. Обычно сеть обучается на некотором числе таких обучающих пар. Предъявляется выходной вектор, вычисляется выход сети и сравнивается с соответствующим целевым вектором, разность (ошибка) с помощью обратной связи подается в сеть, и веса изменяются в соответствии с алгоритмом, стремящимся минимизировать ошибку. Векторы обучающего множества предъявляются последовательно, вычисляются ошибки и веса подстраиваются для каждого вектора до тех пор, пока ошибка по всему обучающему массиву не достигнет приемлемо низкого уровня. Обучение без учителя Несмотря на многочисленные прикладные достижения, обучение с учителем критиковалось за свою биологическую неправдоподобность. Трудно вообразить обучающий механизм в мозге, который бы сравнивал желаемые и действительные значения выходов, выполняя коррекцию с помощью обратной связи. Если допустить подобный механизм в мозге, то откуда тогда возникают желаемые выходы? Обучение без учителя является намного более правдоподобной моделью обучения в биологической системе. Развитая Кохоненом и многими другими, она не нуждается в целевом векторе для выходов и, следовательно, не требует сравнения с предопределенными идеальными ответами. Обучающее множество состоит лишь из входных векторов.

В теоретическом плане он придерживался мысли о практическом, деятельностном происхождении основных интеллектуальных операций. Теория развития мышления ребенка, предложенная Ж. Пиаже, получила название «операциональной» (от слова «операция»). Операция, по Пиаже, представляет собой «внутреннее действие, продукт преобразования («интериоризации») внешнего, предметного действия, скоординированного с другими действиями в единую систему, основным свойством которой является обратимость (для каждой операции существует симметричная и противоположная операция)». В развитии операционального интеллекта у детей Ж. Пиаже выделил следующие четыре стадии: Стадия сенсомоторного интеллекта, охватывающая период жизни ребенка от рождения до примерно двух лет. Она характеризуется развитием способности воспринимать и познавать окружающие ребенка предметы в их достаточно устойчивых свойствах и признаках. Стадия операционального мышления, включающая его развитие в возрасте от двух до семи лет. На этой стадии у ребенка складывается речь, начинается активный процесс интериоризации внешних действий с предметами, формируются наглядные представления. Стадия конкретных операций с предметами. Она характерна для детей в возрасте от 7—8 до 11—12 лет. Здесь умственные операции становятся обратимыми. Стадия формальных операций. Ее в своем развитии достигают дети в среднем возрасте: от 11—12 до 14—15 лет. Данная стадия характеризуется способностью ребенка выполнять операции в уме, пользуясь логическими рассуждениями и понятиями. Внутренние умственные операции превращаются на этой стадии в структурно организованное целое. В нашей стране наиболее широкое практическое применение в обучении мыслительным действиям получила теория формирования и развития интеллектуальных операций, разработанная П.Я.Гальпериным. В основу данной теории было положено представление о генетической зависимости между внутренними интеллектуальными операциями и внешними практическими действиями. Ранее это положение получило разработку во французской психологической школе (А.Валлон) и в трудах Ж.Пиаже. На нем основывали свои теоретические и экспериментальные работы Л.С.Выготский, А.НЛеонтьев, В.В.Давыдов, А.В.Запорожец и многие другие. П.Я.Гальперин и Н.Ф.Талызина внесли в соответствующую область исследований новые идеи. Ими была разработана теория формирования мышления, получившая название концепции планомерного формирования умственных действий. Гальперин и Талызина выделили этапы интериоризации внешних действий, определили условия, обеспечивающие их наиболее полный и эффективный перевод во внутренние действия с заранее заданными свойствами. Процесс переноса внешнего действия вовнутрь, по П.Я.Гальперину, совершается поэтапно, проходя строго определенные стадии. На каждом этапе происходит преобразование заданного действия по ряду параметров. В этой теории утверждается, что полноценное действие, т.е. действие высшего интеллектуального уровня, не может сложиться без опоры на предшествующие способы выполнения того же самого действия, в конечном счете – на его исходную, практическую, наглядно-действенную, наиболее полную и развернутую форму.

Следуя определенному порядку в выборе вариантов для проверки, мы контролируем степень связанного с ней риска." В типичном эксперименте Брунер и др. предъявляли испытуемым "всю вселенную" понятий (т.е. все возможные варианты из набора параметров и свойств) и указывали на какой-нибудь пример того понятия, которое испытуемым предстояло постичь. Испытуемые должны были выбрать какой-нибудь другой пример этого же понятия, после чего им говорили, правильно они выбрали или нет, затем они выбирали еще один пример и т.д., пока не усваивали критерий (идентифицировали понятие). В качестве стратегии формирования понятия испытуемые могли выбрать одну из двух – сканирование или сосредоточение; каждая из них подразделялась так: Одновременное сканирование. Испытуемым начинают со всех возможных гипотез и отбрасывают не выдержавшие проверки. Последовательное сканирование. Испытуемые начинают с одной гипотезы, придерживаются ее, пока она оправдывается, и затем меняют на другую с учетом всего предшествующего опыта. Консервативное сосредоточение. Испытуемые формулируют гипотезу, выбирают для нее положительный пример в качестве главного, затем производят последовательные переформулировки (при каждой из которых меняется только один признак), замечая после каждой попытки, оказывается ли результат положительным или отрицательным. Например, испытуемому могли предъявить большое количество паттернов и сказать, что один большой красный квадрат является положительным примером, как показано в таблице 1. Поскольку каждый из этих признаков потенциально является существенным, принимается гипотеза 1БК9. Затем испытуемый мог выбрать гипотезу 1БК (выбрав форму как возможный решающий параметр). Отметив, что и 9, и являются положительными примерами, испытуемые могли сделать правильный вывод, что форма несущественна, и переключить свое внимание на цвет, выбрав 1Б39 и так далее, пока, сосредотачивая свое внимание на одном признаке, они не отбрасывали несущественные признаки. Рискованное сосредоточение характеризуется изменением более чем одного признака за один раз. Хотя консервативное сосредоточение методологически обосновано и, вероятнее всего, приводит к валидному понятию, испытуемые могут склониться к "риску", надеясь быстрее определить понятие. Из всех вышеописанных стратегий консервативное сосредоточение было наиболее эффективным; прием сканирования давал только временный успех. Трудность же с моделью Брунера состоит в том, что она предполагает, будто испытуемые придерживаются одной стратегии, тогда как в действительности некоторые из них колеблются, переходя в процессе решения задачи от одной стратегии к другой. Таблица1 Типичный ход стратегий "Консервативное сосредоточение" и "рискованное сосредоточение” Стимульные Категория Гипотеза паттерны Консервативное сосредоточение Стимул в фокусе 1БК9 1БК9 1БК 1БК 1БЗ9 – 1БК 1МК9 1К 2БК9 – 1К Понятие: 1К Рискованное сосредоточение Стимул в фокусе 1БК9 1БК9 1 1МК 1К 2 2БК9 – 1К 3 1БЗ9 – 1К Понятие: 1К Б – обозначает большой, М – маленький, К – красный, З – зеленый Стратегии мышления Излагая суть модели проверки гипотез Брунера, Ж.Готфруа выделил три тактических подхода, к которым прибегают при решении задач .

Геноцид русского народа

Предмет правовая информатика

Журнал «Компьютерра» 2006 № 24 (644) 27 июня 2006 года

Искусство обмана

Отчет о преддипломной практике на примере деятельности частного предпринимателя в торговом павильоне

Рынок информационных услуг в России: проблемы формирования и развития

Вопросы по менеджменту (Госы)

Научно-техническая продукция

Цифровая информация

Экономический кругооборот

Информационные технологии в туризме Калининградской области

Хранилища данных

Автоматизация работы и алгоритмирования в среде MS Office

Линия "Формализация и моделирование" учебного курса "Информатика"

Трудовые ресурсы

Изучение файловых систем в профильном курсе информатики

Математическое моделирование как философская проблема

Моделирование как философская проблема