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]
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]
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]
Следующий класс нейронных сетей, который мы рассмотрим, — динамические, или рекуррентные, сети. Они построены из динамических нейронов, чье поведение описывается дифференциальными или разностными уравнениями, как правило, — первого порядка. Сеть организована так, что каждый нейрон получает входную информацию от других нейронов (возможно, и от себя самого) и из окружающей среды. Этот тип сетей имеет важное значение, так как с их помощью можно моделировать нелинейные динамические системы. Это — весьма общая модель, которую потенциально можно использовать в самых разных приложениях, например ассоциативная память, нелинейная обработка сигналов, моделирование конечных автоматов, идентификация систем, задачи управления. [c.39]
При использовании проекционных методов респонденты помещаются в определенные имитируемые ситуации в надежде на то, что они выскажут такую информацию о себе, которую невозможно получить при проведении прямого опроса, например, относительно потребления наркотиков, алкоголя, получения чаевых и т.п. Можно выделить следующие конкретные методы, входящие в состав проекционных методов ассоциативные методы, испытание при [c.130]
Второй тип словарей представляют информационно-поисковые тезаурусы, которые содержат информацию об отношениях условной эквивалентности, отношениях подчинения и ассоциативных отношениях между словами. [c.516]
Гипертекст (нелинейный текст) - это организация текстовой информации, при которой текст представляет собой множество фрагментов с явно указанными ассоциативными связями между этими фрагментами. [c.521]
Свободные ассоциации — это методика, которую иногда называют мозговым штурмом. Поиск свободных ассоциаций начинается с формулировки проблемы, затем через постановку серии ассоциативных проблем доходит до переопределения первоначальной формулировки в более широких и общих терминах. Этот процесс наиболее продуктивен тогда, когда в нем участвует группа людей идеи, высказанные одним человеком, стимулируют других, и процесс развивается. Один из примеров свободной ассоциации — телефонная система как процесс передачи человеческого голоса по проводам. Представьте ее как систему для передачи информации по проводам с помощью электричества, затем свободная ассоциация переходит к возможностям передачи информации посредством компьютера, факса, телевизионной картинки и даже к возможности передачи информации няне о том, спит или проснулся ребенок наверху в своей комнате. [c.547]
Развитие информационных технологий в двадцать первом столетии будет сопряжено с разработкой и созданием интеллектуальных систем обработки информации и управления в различных средах обитания и деятельности человека. Сегодня вычислительные средства (различного рода компьютеры) значительно превзошли человека в таких хорошо определенных областях, как вычисления, обработка текстов, а в последнее время — даже в области логического вывода. Тем не менее им еще не достает гибкости, и они отстают от человека во многих областях, например, в распознавании образов, решении задач при неполной информации, в способности к обучению, прогнозе результатов предполагаемого действия и выработки управления с учетом динамики протекания процессов в реальном времени. Такая работа с информацией, свойственная человеку, характеризуется понятием гибкой обработки информации , или понятием интеллектуальных систем [1], [2], или понятием вычислительных систем реального мира [104], в отличие от традиционной жесткой обработки информации и выработки управления вычислительной системой, которая предполагает наличие полностью заданной информации в априори оговоренном мире или проблемной области. Этот подход к обработке информации, который можно назвать ассоциативным или интуитивным в противовес логическому , еще совсем не развит в существующей ныне информационной технологии. [c.193]
Для разработки интеллектуальных систем важно, прежде всего, изучить интуитивный (ассоциативный) аспект обработки информации человеком и воплотить его в виде новой информационной технологии, В связи с этим, координируя логический и интуитивный аспекты обработки информации, интеллектуальные системы, выступая как новая парадигма информационной технологии, будет включать также новые функции [c.194]
Списковый метод организации массивов основан на прямом способе размещения в памяти машины отдельных записей, которые связываются между собой при помощи адресов связи. Каждая запись массива снабжается адресами. Записи исходя из ассоциативных связей между отдельными показателями объединяются в группы (списки) по одному или нескольким ключевым признакам. В списках информация размещается произвольно. В связи с наличием дополнительной (адресной) информации массивы требуют значительного увеличения памяти. [c.73]
Таким образом, на основе ассоциативного размышления вы непроизвольно начинаете получать информацию из самого процесса планирования И этому способствует превосходно работающий в нашем сознании генетический механизм, дарованный нам природой. Все это затем позволяет нам сделать следующий шаг в информационном моделировании — обоснованно указать исполнителям плановые значения и границы допустимых отклонений от заданий по главным результатам. По сути, этим устанавливают границы свободы принятия решений по исполняемым работам. [c.205]
Взаимосвязанность способна усилить запоминаемость по нескольким причинам. Поскольку каждый элемент рекламы поддерживает одну и ту же основную идею, наличие множества элементов приводит к повторению, которое, как мы уже упоминали, способствует запоминанию. Кроме того, взаимосвязи могут увеличить количество и силу ассоциаций между определенной информацией, хранящейся в памяти, и другой имеющейся информацией, что согласно моделям ассоциативной сетки памяти должно увеличить вероятность извлечения этой информации из памяти. [c.115]
Метод основан на свойстве человеческого мозга устанавливать связи между словами, понятиями, чувствами, мыслями, впечатлениями, т.е. устанавливать ассоциативные связи. Это приводит к тому, что отдельное слово, наблюдение и т.п. может вызвать в сознании воспроизведение ранее пережитых мыслей, восприятий и включить богатую информацию прошлого опыта для решения поставленной задачи. Аналогия является хорошим возбудителем ассоциаций, которые, в свою очередь, стимулируют творческие возможности. Известно много примеров аналогий, среди которых можно отметить следующие [c.75]
Итак, в условиях дефицита информации и времени люди склонны приписывать рекламным персонажам причины поведения или какие-то общие характеристики. Приписывание может осуществляться на субъективном уровне посредством установления ассоциативных связей с эпизодами прошлого опыта. Стереотип как некий устойчивый образ, которым пользуются как известным сокращением в сфере рекламных коммуникаций, функционирует как обобщенный собирательный образ самой торговой марки. Рекламные персонажи воспринимаются потребителями как лицо марки . Поэтому к проблеме выбора ведущих рекламных сообщений нужно подходить очень осторожно. [c.92]
Текст, безусловно, является важным компонентом рекламы, так как именно он предоставляет потребителю всю информацию о продукте. Рекламный текст призван создать образ товара (услуги), и от специалиста по рекламе зависит, каким будет этот образ эмоциональным или рациональным, серьезным или юмористическим, четко очерченным, конкретным или ассоциативно-образным. [c.123]
Ассоциативное название не говорит впрямую, чем занимается организация, но ясно указывает на основное содержание продукта или услуги. Оно также раскрывает преимущества и ценности брэнда и дает его почувствовать. Преимущества ассоциативного названия в том, что оно легко запоминается и является хорошим средством передачи информации на подсознательном уровне. [c.109]
Ассоциации - это естественный попутчик наших мыслей. В самом деле, как же иначе Ведь мозг человека устроен так, что схожие виды информации автоматически увязываются воедино. Как именно Двумя основными способами. Во-первых, благодаря природному свойству навешивать ярлыки на людей и предметы по каким-либо броским чертам, распределяя всех затем по ассоциативным группам. Определив каждого в ту или иную группу (по половому признаку, цвету волос, цвету кожи, профессии, материальному положению, уровню образования и так далее), мы обобщаем все, что знаем о данной группе из теории или практики, со всеми (и всем), кто (и что) имеет те же данные. Допустим, у вас неприязненные отношения с человеком, цвет кожи которого отличается от вашего. Тогда вы автоматически перенесете неприязнь этих отдельно взятых отношений на всех, у кого цвет кожи такой же, как у того человека. [c.134]
Ну, а теперь займемся точкой в круге. Она показывает весь жизненный опыт отдельно взятого человека по сравнению с тем, что могло бы появиться, имей он в своем внутреннем мире все совокупные знания человечества. Все, что и вы, и я (как отдельно взятые люди) знаем по сравнению с тем, чего пока не знаем, составляет текущий набор ограничений, из которых мы исходим. Значит, все совокупные знания о свойствах внешнего мира (все воспоминания, понятия, отличительные признаки, ассоциативные связи, осведомленность или понимание чего-то), которыми обладает отдельно взятый человек, - все это его личные ограничения по сравнению с тем, что еще имеется и можно почерпнуть из внешнего мира (приобрести опыт, составить представление, постичь). Следовательно, информации там всегда больше, чем позволяют воспринять и оценить личные ограничения каждого. [c.156]
Воспоминания, понятия и ассоциативные связи не вытравить ни временем, ни алкоголем, ни наркотиками, ни попыткой загнать куда-нибудь в подсознание, которое поможет не осознавать их. Они продолжат свое действие в качестве источника энергии для многих наших занятий они скажутся и в том, как мы собираем и отбираем информацию извне, и в том, как поступаем. Так может продолжаться вообще всю жизнь - если, конечно, не научиться справляться с ними. Вы никогда не задумывались над тем, почему было так тяжело расстаться с какой-нибудь вредной привычкой Или, например, почему бывает так трудно выполнить какой-нибудь хорошо продуманный план, который вы просто обязаны были выполнить Да, виноваты они — те самые, что засели внутри и не дают хода вашим намерениям. Намерение сделать что-то — это еще не убеждение. Иными словами, намерения бывают разные одним наши понятия, воспоминания и ассоциативные связи командуют Вперед , а другим говорят Стоп . Когда есть одобрение изнутри, то все идет как бы само собой. В самом деле, с чем бороться, если намерения в ладу с понятиями, воспоминаниями и ассоциативными связями Другое дело - когда не в ладу. Тогда выполнение намеченного превращается в борьбу тогда человек не может сосредоточиться, легко отвлекается и делает ошибки, которые в народе называются дурацкими. [c.177]
Вы, наверное, слышали поговорку о том, что на старости лет не переучишься . В ней, конечно, есть доля правды - хотя точнее было бы сказать на старости лет переучиваться не станешь . Чувствуете разницу Все дело в сопротивлении и отказе от всего нового, а не в возрастных способностях. Научиться чему-то новому можно в любом возрасте. Да ну Зачем Я и так знаю все, что мне надо - думает кто-нибудь под давлением всех своих познаний и опыта, которым вполне доверяет. Понятно, что последствия такого отношения к жизни могут быть (и нередко бывают) катастрофическими. Заставить упрямца передумать может только настоящая беда или один провал за другим. Тогда он согласится, что корень его бед в том, что он не желает хоть в чем-то переделать себя. Конечно, недуг всезнайства других виден невооруженным глазом. Но как бы распознать его в себе Только не говорите, что в вас его нет. Он есть у каждого, потому что у каждого есть понятия, воспоминания и ассоциативные связи, а он -плоды их работы с информацией. [c.182]
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]
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]
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]
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]
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]
Приложения нейронных сетей охватывают самые разные области интересов распознавание образов, обработка зашумленных данных, дополнение образов, ассоциативный поиск, классификация, составление расписаний, оптимизация, прогноз, диагностика, обработка сигналов, абстрагирование, управление процессами, сегментация данных, сжатие информации, сложные отображения, моделирование сложных процессов, машинное зрение, распознавание речи. [c.19]
Под гипертекстом понимается система информационных объектов, объединенных направленными связями, образующими сеть. Каждый объект связан с информационной панелью экрана, на которой пользователь может ассоциативно выбрать одну из связей2. Гипертекст обладает нелинейной сетевой формой организации материала, разделенного на фрагменты, для каждого из которых указан переход к другим фрагментам по определенным типам связей3. Гипертекстовая технология ориентирована на обработку информации не вместо человека, а вместе с человеком, т.е. становится авторской. Удобство ее использования состоит в том, что пользователь сам определяет подход к освоению или созданию материала с учетом своих способностей, знаний и уровня квалификации. Гипертекст содержит не только информацию, но и аппарат ее эффективного поиска. [c.315]
Научение — это любое изменение в содержании или организации долгосрочной памяти, которое является результатом процесса обработки информации [11]. Имеется множество способов, за счет которых осуществляется обучение. К ним относятся обусловливание и познавательное научение. Классическое обусловливание (или выработка условного рефлекса по Павлову) — это процесс использования установленных связей между раздражителем и реакцией, цель которого — вызвать усвоение аналогичной реакции в случае действия другого раздражителя. Так, в рекламе можно использовать юмор, который сам по себе вызывает позитивную реакцию, и это его положительное восприятие будет переноситься на товар. Реклама легкого пива Labbatts на корпусах гоночных машин вырабатывает чувство волнения, связанное с этой маркой за счет ассоциации. Поэтому обусловливание — это ассоциативное научение. То же самое происходит с рекламой безалкогольных напитков Irn-Bru, в которой используется музыка в стиле "heavy metal", что наполняет эту марку ощущением юности и подразумевает силу. [c.80]
Анализ научно-технической информации Иерархическая декомпозиция Матричный анализ Сетевой анализ Прямые экспертные оценки Экспертные оценки с обратной связью 2.4 2.5 2.6 2.7 3.1 3.2 Свойство научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений в общественной практике Расчленяемость сложных объектов (проблем, целей, задач и т.п.) на более простые элементы с образованием непересекающихся иерархически соподчиненных подмножеств Соотносимость (качественная или количественная) между множеством целей и средств их реализации Взаимообусловленность элементов сложной работы, ограничивающая снизу предельно короткий срок ее выполнения при заданной продолжительности элементарных операций Приближение обобщенных независимых оценок к истинным Ассоциативность человеческого мышления [c.143]
Таким образом, при наличии распознавания в одном из НЭ MB увеличивает радиусы расфокусировки на ассоциативно связанных с ним НЭ и уменьшает на остальных, увеличивая вероятность вложения в ожидаемые продолжения траектории в случае искажения входной информации, что соответствует локализации внимания. При отсутствии распознавания во всех НЭ MB увеличивает все радиусы, помогая вложиться в ближайший участок траектории, что соответствует генерализации внимания. [c.114]
Эти методы прогнозирования предполагает использование формализованных (математических) моделей, которые делятся на [9.3] экстраподяционные, системно-структурные, ассоциативные и методы с опережающей информацией. [c.327]
Ранние языки программирования позволяли оперировать только с числами и массивами чисел. С появлением языков для обработки символической информации (LISP, SNOBOL) появились типы символических данных, такие, как список, дерево, строка. Этого было достаточно до тех пор, пока исследования по искусственному интеллекту не выходили за рамки решения простых идеализированных задач. Однако для решения проблем, более тесно связанных с реальностью, требуются большее разнообразие и большая сложность типов данных. Так, могут потребоваться упорядоченные наборы из п элементов с возможностью ассоциативной выборки, неупорядоченные множества и т. п. Для каждого типа данных в языке должны быть предусмотрены функции, необходимые для порождения элементов каждого типа и для выполнения основных операций над ними. В качестве наиболее простого и изящного примера можно привести понятие pair (пара) в языке РОР-2. Функции языка [c.515]
Ассоциативные выборки впервые начали широко использоваться в языках для обработки символьных строк, например в языке SNOBOL, для того, чтобы можно было находить строки по содержанию, а не только по адресу. Поскольку обширные массивы символьной информации широко используются в исследованиях по искусственному интеллекту, средства ассоциативной выборки присутствуют во всех новых языках. [c.517]
После этого надо решить, нужно ли механически заучить данную информацию или найти логические путп для того, чтобы суметь самостоятельно вспомнить се. По опыту известно, что многие люди заучивают даже и то, что легко восстановить логически или что засоряет память. Им кажется, что это надежнее, на самом же деле то, что выучено механически, забывается, в то время как то, что осталось в памяти благодаря логике, легко реконструируется. Конечно, для этого нужно дать себе некоторое время на размышления. Трудности при запоминании информации могут возникнуть также, если Вы не умеете находить ассоциативные связи между тем, что Вы заучиваете, и тем, что Вы учили раньше или примерами из собственного опыта. В этом случае Вы бы шли логически от знакомого к незнакомому. Но это удастся только тогда, когда Вы откажетесь насколько возможно от механического запоминания. [c.49]
Итак, ассоциативные связи - это автомеханизм, который раскладывает по полочкам информацию, поступающую во внутренний мир. В большинстве своем эти связи образуются невольно то есть мы и сами не подозреваем, что несем в себе положительный или отрицательный заряд на то или иное явление внешнего мира. Мы что-то видим, слышим, обоняем, ощущаем на вкус, и это вызывает в нас какие-то особые эмоции. Почему Мы и сами не знаем. Ведь тогда, когда мы впервые увидели те образы, услышали те звуки, почуяли тот запах или ощутили тот вкус, нам было не до них. [c.135]