Заблуждением было бы считать, что требования к памяти, после того, как появились самые разные средства хранения и переработки информации, снизились. Вместе с тем к материалу, подлежащему запоминанию, нужно подходить избирательно, культивируя в первую очередь способность к запоминанию ассоциативному. [c.79]
В ноябре 1992 г. в Москве состоялся первый съезд Российского Союза ректоров (РСР), на котором было подписано распоряжение о государственной поддержке деятельности РСР. Съезд избрал руководящие органы Союза, принял устав, определил основные направления своей деятельности. В определенной степени этот съезд определил новый этап формирования государственно-общественной системы управления высшей школы России. В июне 1993 г. в Московском авиационном институте, в условиях резкого ухудшения финансового положения вузов, прошел II чрезвычайный съезд Российского Союза ректоров. Съезд выдвинул экономические требования к органам власти, одобрил Положение о Советах ректоров вузов. Положение закрепило за Советом ректоров статус государственно-общественного органа системы управления высшей школы России. В эти же годы были организованы отраслевые ассоциативные объединения вузов, созданы Ассоциации российских вузов. Академия наук высшей школы, другие профессиональные общественные организации. Дальнейшее развитие получили учебно-методические объединения. Открытию новых специальностей в вузах стала предшествовать экспертиза, проводимая УМО. Начался процесс лицензирования негосударственных образовательных учреждений. [c.119]
Региональные научно-образовательные комплексы являются наиболее перспективной территориальной формой интеграции науки и образования. Сейчас на ассоциативной основе функционируют пять таких региональных объединений [c.277]
В настоящее время в России в условиях освоения рыночных методов ведения хозяйства возрастает роль ассоциативных форм деятельности и интегрированных структур управления предприятиями. Утверждаются новые формы интеграции хозяйствующих субъектов 1) путем вхождения предприятий в вертикальные структуры (корпоративные группы), реорганизованные из отраслевых структур или создаваемые заново 2) на основе формирования горизонтальных ассоциативных образований. И в первом, и во втором случае обеспечиваются необходимая координация и организационно-финансовое взаимодействие, создаются эффективные системы технологического развития, устойчивая рыночная стратегия, ресурсная поддержка корпоративных финансовых институтов. [c.98]
Поясните работу ассоциативной памяти. [c.132]
Семантические сети обладают следующими достоинствами повышенной гибкостью за счет налич ия свойств ассоциативности и иерархичности гармоничным и естественным сочетанием декларативного и процедурного, синтаксического и семантического знания наглядностью отображения объектов, связей, отношений в силу присущей им возможности гра-252 [c.252]
Семантические единицы получаются путем статистической обработки текстов, в основе которой лежат универсальные механизмы определения частотных характеристик терминов. Задача извлечения знаний решается в два этапа сначала формируется терминологическая сеть (поле знаний), а затем определяется ассоциативная близость терминов на основе статистически определенной меры ассоциации. Достоинство рассмотренного метода состоит в автоматическом выявлении значимых слов и связей с учетом статистической информации о гипертексте в целом. [c.260]
Как только веса заданы, сеть может быть использована для получения запомненного вектора, который может быть частично неправильным или неполным. Для этого входам сети сначала придают значение входного вектора, а затем он убирается и сети предоставляется возможность расслабиться , опустившись в ближайший глубокий стационарный минимум. Однако максимальная емкость ассоциативной [c.133]
Территориальные управления отличаются не только наборами объектов, но и сложившимися традициями, составом и формами представления оперативных данных. Структура аппарата управления территориальных управлений и распределение обязанностей между отдельными работниками также различны. Конкретным людям с разным опытом работы, интуицией, памятью, способностью брать на себя ответственность за принимаемые решения могут понадобиться различные наборы показателей и более удобными могут оказаться разные формы представления данных. И хотя состав показателей и их формы отражают общую концепцию, направленную на повышение надежности функционирования системы нефтеснабжения, трудно отдать предпочтение какому-либо виду формирования некоторых показателей и конкретных форм оперативных документов, поскольку оценка степени полноты представления оперативной картины, степени наглядности форм, сила отдельных ассоциативных связей в значительной мере субъективны. [c.182]
Желательно, чтобы исходная связываемая точка привязки имела хоть какую-то логическую или ассоциативную связь с вводимой. Для выбора этой исходной точки можно просто порассуждать воспользоваться словарями или специальными [c.306]
Левое полушарие - "идиот" из того трио, что мы изучаем. Оно является "цифровым устройством", отличается цикличностью при обработке информации и способно обеспечивать предельную скорость передачи приблизительно около 16 бит в секунду. Представляется, что такое ограничение в скорости передачи информации предопределено пределом скорости, с которой импульсы нейронов могут передвигаться непосредственно в самой нервной системе. Например, когда вы читаете эту страницу, волны различной интенсивности ударяются о сетчатку вашего глаза и преобразуются в электрические импульсы, которые затем посылаются по оптическому нерву в затылочную часть головы. Оттуда, после прохождения процедуры сортировки, эти импульсы отправляются в ассоциативную часть головного мозга, который расположен ближе к центру. В ассоциативной части происходит повторное воспроизведение, что мы обычно называем как запись (передача сообщений в письменной или печатной форме), а также осуществляет частичную интерпретацию, основываясь на факторах, которые уже заранее запрограммированы центром в систему. Для того чтобы все это произошло, необходимо 1/16 секунды. [c.166]
Центральная часть контролирует ваше поведение в те периоды, когда вы не сосредоточены сознательно на нем. Все ваши пять ощущений должны пройти сквозь центральную часть прежде, чем вы сможете их почувствовать. При гипнозе левое полушарие временно отключается, и все команды поступают непосредственно в центральную часть головного мозга. Когда это происходит, наше поведение впечатляющим образом видоизменяется. На действия, предваряющие хождение по горящим углям, уходят часы, чтобы "испытуемым обрести готовность" одновременно как тела, так и сознания. Внушение уверенности дается много раз подряд, пока левое полушарие не приучится смягчать чувство опасности и страха, позволяя тем самым подключиться центральной части. Из-за того, что центральная часть не понимает разговорного языка, интенсивно используется визуализация. Отрицательные формулировки левого полушария типа "не горит" исключаются вместо этого в центральной части вызывается ассоциативный образ "прохладный мох", который и создается в центральной части. Только те люди получают ожоги при испытаниях хождения по горящим углям, которые оказываются безуспешными в передаче ответственности центральной части головного мозга. [c.172]
Геологоразведка анализ сейсмических данных, ассоциативные методики поиска полезных ископаемых, оценка ресурсов месторождений. [c.42]
Рекуррентные сет Ассоциативная память [c.89]
Сеть Хопфилда как ассоциативная память [c.91]
Аттракторам, не совпадающим с векторами
В сети из четырех нейронов не реализуемы уже 40 наборов векторов, но все они могут быть получены всего из двух независимых наборов преобразованием однотипности -перестановками переменных и инверсией.4 Такая тенденция является обнадеживающей с точки зрения возможностей сетей к запоминанию образов, поскольку доля не реализуемых функций падает. Однако сети, аттракторы которых сконструированы заранее, могут имитировать только ассоциативную память, не создающую новой информации. Нас же сейчас интересует как раз эффект обобщения, присущий рекуррентным сетям, также как и обычным персептронам. [c.101]
Идея инструмента, расширяющего возможности человека в работе с информацией, не нова. Она идет еще от мемекса доктора Ваннева-ра Буша, описанного в 1945 году. Буш, директор Управления научно-исследовательских работ США времен Второй мировой войны, предсказал создание устройства, в котором можно хранить все книги, записи и корреспонденцию и вызывать их на экран по мере надобности. Мемекс должен был вмещать материал, накопленный за сотни лет, включая рукописные заметки, личные примечания и фотографии. Механизм ассоциативного индексирования должен был устанавливать и поддерживать связи между единицами хранения и обеспечивать доступ к важной на данный момент информации, затерянной в огромном массиве данных. [c.174]
Однако Государственный завод по производству оборудования - это неудачное название производителя для представления его на международном рынке. Поэтому было принято решение, что наиболее подходящим наименованием фирмы-производителя при выходе на британский рынок будетDATON. Это чисто английское название, и его легко произносить. Аналогично было принято решение использовать аббревиатуру ЮРеп ( аи оупен ) при описании продукта. ЮР - аббревиатура английского словосочетания, означающего внутриглазное давление . Так как английское Реп ассоциируется с высокоточным продуктом, то и название ЮРеп ассоциативно, оно удачно с точки зрения ориентации потребителей на покупку. [c.173]
Экспертные знания - это знания специалистов предметной области. Они аккумулируют накопленный практический опыт, навыки и приемы в соответствующей области. Этот тип знаний играет наиболее важную роль в слабоструктурированных предметных областях, в которых отсутствуют формальные модели. Их роль также велика в тех областях, где применимы формальные методы, но при этом необходимо принимать решения и делать выбор в первую очередь на основе опыта. Экспертные знания более мягкие и поверхностные. Совместное использование концептуальных и экспертных знаний является крайне важным и перспективным, ибо они вместе покрывают значительную часть плоскости знаний СИИ и позволяют сочетать ассоциативные и логические рассуждения для решения задач при низких вычислительных затратах. [c.248]
Гипертекст - это организация нелинейной последовательности записи и чтения информации, объединенной на основе ассоциативной связи. Синтез этой концепции и полиморфизма приводит к новой концепции гипермедиа, в рамках которой между информацией, представленной в различной форме (тек- [c.259]
До сих пор речь шла о сетях, в которых сигналы распространялись в прямом направлении, т. е. они не имели обратных связей. Такие сети всегда устойчивы. Если в нейронной сети завести сигналы с выхода на вход т. е. ввести обратные связи, это приводит к переходным процессам, после которых сеть может прийти в некоторое устойчивое состояние. Однако возможно и такое, что в сети никогда не наступит состояние равновесия, т. е. она будет неустойчивой. Анализ устойчивости нейросетей с обратными связями — сложная задача. Однако существуют нейросети с обратными связями, устойчивость которых при определенных условиях может быть доказана. К таким сетям относится сеть Хопфилда. Это простая сеть из одного слоя нейронов с обратными связями. Сеть Хопфилда можно рассматривать как примитивную модель ассоциативной памяти, позволяющую по некоторому входному образу извлечь ближайший к нему эталон. Для этого сеть надо предварительно обучить по некоторой обучающей выборке. Но учителя при этом не потребуется, то есть не будет производится сопоставление входного и выходного образов. Сети предъявляют серию входных образов, и они запоминаются в синаптической карте, которая формируется с помощью формулы [c.133]
В программе сбыта могут оказаться так называемые ассоциативные переплетения (взаимодополнения), когда товары, предназначенные для сбыта, связаны друг с другом, а поэтому возникает эффект переноса. Разъясним смысл этого эффекта на следующем примере. [c.408]
На американском рынке известна программа ассоциативных связей IdeaFisher. Щ91 [c.674]
ТОВАРНЫЙ ЗНАК - зарегистрированное в соответствующем государственном учреждении обозначение, проставляемое на товаре или его упаковке и служащее для индивидуализации однородных товаров и их производителей. Основным качеством ТОВАРНОГО ЗНАКА, позволяющим ему эффективно содействовать реализации товаров на рынке, является его способность привлекать внимание потребителей к обозначенным им товарам или услугам. Рекламоспо-собность ТОВАРНОГО ЗНАКА характеризуется следующими признаками новизна и оригинальность идеи, воплощенные в знаке, лаконичность, удобопроизносимость (для словесных и буквенных знаков), ассоциативность с товаром или его производителем, приспособляемость к отдельным видам рекламы, правильное использование цветовой гаммы. ТОВАРНЫЙ ЗНАК не должен содержать слова или изображение, ставшие обычными для повседневного обихода, географические названия, геральдические обозначения, описание товарных свойств изделия, ложные обозначения. Он может быть переуступлен частично или полностью другим лицам, например в рамках лицензионного соглашения. Для защиты интересов производителей ТОВАРНЫЙ ЗНАК необходимо регистрировать в стране, куда предполагается экспортировать маркируемую им продукцию. Использование ТОВАРНОГО ЗНАКА в международной практике регулируется соответствующими соглашениями, в частности Мадридским соглашением о международной регистрации знаков. [c.222]
С7 Трудно поверить, но в довоенном Токио не существовало нумерации домов, и таксисты доставляли пассажиров в нужное место, пользуясь информацией типа за трехэтажным домом с синей крышей мимо высокого забора до старой сливы. Таким образом, они использовали ассоциативную память, потребность в которой сильно упала после прихода американцев и присвоения жилищам адресов (вспомните пресловутый угол 5-й авеню и 42-й улицы). [c.8]
Итак, наша память имеет ассоциативный содержательно-адресованный характер. Но это еще не все. Она является также и распределенной. Это означает, что в мозге нет специализированного нейрона, отвечающего, например, за распознавание вашей бабушки5. Наоборот, в запоминании некоторой информации участвует множество нейронов, так что гибель некоторых из них обычно не удаляет соответствующий образ из памяти. Более того, мозг обладает огромной компенсаторной способностью поражение обширных участков приводит к тому, что соответствующие функции берут на себя другие его части. Такое свойство систем называется робастностью (robust - крепкий, здоровый). Вспомните, что произойдет с вашей программой в компьютере, если в ней запортить несколько бит - и Вы оцените достоинства хранения информации в мозге. [c.8]
Итак, человеческая память отличается от компьютерной тем, что она содержательно-адресованая, ассоциативная, распределенная, робастная и активная. [c.8]
Сегодняшний нейрокомпьютинг проходит "обкатку", в основном, в программном продукте для задач ассоциативной обработки данных, редко используя при этом свой "параллельный" потенциал. Такие приложения как раз и являются основной темой данной книги. Эпоха истинного - параллельного - нейрокомпьютинга начнется с выходом на рынок широкого ассортимента аппаратных средств - специализированных нейрочипов для обработки изображений, речи и прочей сенсорной информации. Можно представить себе, например, дверные замки, распознающие хозяина по виду, голосу, и быть может, запаху в совокупности. Системы жизнеобеспечения жилищ станут адаптивными и обучаемыми. Все бытовые приборы поумнеют и приобретут способность угадывать, что от них требуется именно в данный момент. Провозвестником таких изменений можно считать нейросетевой блок адаптивного управления в недавно появившемся пылесосе фирмы Samsung. [c.17]
Возьмем, например, задачу аппроксимации функции по набору точек. Это типичный пример некорректной задачи, т.е. задачи не имеющей единственного решения. Чтобы добиться единственности, такие задачи надо регуляризировать - дополнить требованием минимизации некоторого регуляризирующего функционала. Минимизация такого функционала и является целью обучения нейросети. Задачи оптимизации также сводятся к минимизации целевых функций при заданном наборе ограничений. С другой стороны, классификация - это ни что иное, как аппроксимация функции с дискретными значениями (идентификаторами классов), хотя ее можно рассматривать и как частный случай заполнения пропусков в базах данных, в данном случае - в колонке идентификаторов класса. Задача восстановления утраченных данных, в свою очередь - это ассоциативная память, восстанавливающая прообраз по его части. Такими прообразами в задаче кластеризации выступают центры кластеров. Наконец, если информацию удается восстановить по какой-нибудь ее части, значит мы добились сжатия этой информации, и т.д. [c.39]
Интернет ассоциативный поиск информации, электронные секретари и агенты пользователя в сети, фильтрация информации в push-системах, коллаборативная фильтрация, рубрикация новостных лент, адресная реклама, адресный маркетинг для электронной торговли. [c.41]
С обратными связями Рекуррентные аппроксиматоры (предсказание временных рядов, обучение в режиме online) Сеть Хопфилда (ассоциативная память, кластеризация данных, оптимизация) [c.48]
Сеть Хопфшди и спиновые стек ш. Энергия и динамика сети. Ассоциативная память [c.89]
Конечно, ассоциативная память может быть реализована и без использования нейронных сетей. Для достаточно с помощью обычного компьютера осуществить последовательное сравнение внешнего стимула со всеми предварительно запомненными образами, выбрав из них тот, для которого Хэммингово расстояние до входного сигнала минимально. Однако, сеть Хопфилда позволяет исключить перебор состояний памяти и осуществить эту процедуру параллельным способом, при котором время выборки из памяти не увеличивается с ростом числа запомненных образов. [c.95]
Описанная сеть действительно стала использоваться для моделирования ассоциативной памяти, поскольку уже в первой своей работе Хопфилд указал конструктивный метод построения синаптических связей между нейронами, который в некоторых случаях позволял запомнить любые заранее заданные состояния сети. [c.95]
Итак, структура аттракторов в модели Хопфилда может допускать различные содержательные интерпретации. В том случае, когда она совпадает со структурой запоминаемых образов мы говорим об ассоциативной памяти (пассивной). Если, напротив, в сети формируется единственный аттрактор, в каком-то смысле являющийся прототипом этих образов, то проявляется способность сети к обобщению (generalization). В общем же случае структура аттракторов сети настолько сложна, что на первый взгляд не допускает какой-либо наглядной трактовки. Действительно, такая трактовка должна быть настолько универсальной, чтобы включать режимы запоминания и обобщения в качестве предельных случаев. Тем не менее она возможна и опирается на рассуждения, которые приводятся в данном разделе. [c.101]
Хотя первоначально сеть Хопфилда привлекалась для объяснения свойств ассоциативной памяти, можно привести множество различных примеров ее применения и для выделения зашумленного сигнала-прототипа. В качестве одного из таких примеров мы рассмотрим один -поиск промоторов в ДНК [c.103]
Сети минимизирующие энергию, рассмотренные в предыдущей главе при релаксации к одному из своих стационарных состояний решают, по существу, оптимизационную задачу - поиск минимума определенной функции своего состояния - энергии. Следовательно и ассоциативную выборку информации, и выявление прототипов можно сформулировать как частный случай задачи оптимизации. В целом же, оптимизационные задачи представляют собой широкий класс задач, часто встречающихся на практике, в частности, в экономике и бизнесе. В этой главе мы покажем как нейросети можно приспособить к решению таких задач на примере очень важного класса задач комбинаторной оптимизации. Такие задачи, кроме прочего, позволят нам познакомиться с новыми методами оптимизации, отличающимися от градиентных методов, лежащих в основе обучения методом ba kpropagation. [c.109]
Данная тема заслуживает не одной книги и ей действительно посвящена обширнейшая литература. В настоящем курсе лекций мы не можем хоть сколько-нибудь подробно остановится на ней. Рассмотрим кратко лишь применение соответствующих идей к анализу сети Хопфилда. Демонстрация тесной аналогии, существующей между спиновыми стеклами и нейронными сетями, определила массированное и плодотворное вторжение методов статистической физики в теорию нейронных сетей в начале восьмидесятых годов. Сеть Хопфилда со стохастическими нейронами и явилась главной моделью, в которой применение этих методов оказалось наиболее значительным. Это чрезвычайно плодотворное обобщение модели, в некотором смысле эквивалентное переходу к сетям с градуальными нейронами. В нем нейроны являются стохастическими элементами и это обстоятельство открывает путь использованию методов статистической физики для анализа свойств ассоциативной памяти. [c.217]