Рассмотрена роль моделирования нейронной сети в учебном процессе специального курса "Основы математической информатики". Курс был разработан для студентов технических университетов - будущих специалистов по информационным технологиям и направлен на преодоление разрыва между теоретической информатикой и ее приложениями: программной, системной и компьютерной инженерией. CoCalc рассматривается как учебный инструмент математической информатики в целом и, в частности, для моделирования нейронных сетей. Показаны элементы методики использования CoCalc при изучении темы "Нейронные сети и распознавания образов" специального курса "Основы математической информатики". Код программы был представлен на языке CofeeScript, в которой реализуются основные компоненты искусственной нейронной сети: нейроны, синаптические соединения, функции активации (тангенциальные, сигмоидни, ступенчатые) и их производные, методы расчета веса сети и др. Обсуждены особенности применения теоремы Колмогорова для определения архитектуры многослойных нейронных сетей. В качестве примеров были приведены реализацию дизъюнктивного логического элемента и приближения произвольной функции с помощью трехслойной нейронной сети. Согласно результатам моделирования, был сделан вывод о границах использования построенных сетей, в которых они сохраняют свою адекватность. Предложены основные темы отдельных исследований искусственных нейронных сетей.

  Повний текст PDF - 336.823 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"