Модели, включающие сети нейроноподобных элементов, приобрели известность в психологии и родственных дисциплинах, когнитивной науке и нейробихевиоральной науке. Такие модели появились тж под предметными заголовками коннекционистских моделей и распределенной параллельной обработки. В области познавательных процессов сети использовались для объяснения таких различных феноменов, как распознавание слов, категоризация, восприятие зрительного паттерна, координированное моторное действие, и неврологические расстройства. В этом отношении, М. н. с. представляют собой резкий отход от прежних теорий, к-рые предполагали манипуляции символической информ. по типу грамматических. Неграмматические и несимволические свойства нейронных сетей тж обусловили их пригодность для объяснения отличных от человеческого видов научения и его нейронных основ. Нейронные сети предназначены для порождения системы вычислений, к-рая является кооперативной и самоорганизующейся. Т. о. нейронная сеть не содержит в себе к.-л. эксплицитной исполнительной или контролирующей подсистемы. Предполагается, что поведение, к-рое внешне следует правилу, гипотезе или стратегии, возникает из взаимодействий между элементами, ни один из к-рых не содержит правила, гипотезы или стратегии. Несмотря на то что сетевые модели опираются на представление о нейроне, осн. масса этих моделей лишь незначительно ограничивает себя рамками общеизвестной архитектуры и функционирования реальных НС. В очищенном от своих дополнительных значений виде, нейронные сети являют собой единственный тип количественной модели, подпадающей под традиционные критерии проверки любой модели в психологии. Потребовалось широкое использование компьютерного моделирования, чтобы эти модели достигли полного и точного определения через их собственные внутренние операции и механизмы порождения выходных сигналов, позволяющего осуществлять четкие поведенческие прогнозы. Основные характеристики Элементы типичной нейронной сети можно описать при помощи двух уравнений, а именно правила активации (или возбуждения) и правила обучения. Правило активации объединяет (суммирует) входы в элемент и формирует уровень выходного сигнала. Вычисления сети связаны с передачей выходных активирующих сигналов заданного уровня от одного элемента на входы др. элементов. Правило обучения изменяет силу активных входов посредством переменных, наз. весами связи. Входной уровень для принимающего элемента обычно определяется произведением воспринимаемого уровня активации и текущего веса связи в принимающем элементе.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Модели нейронных сетей» з дисципліни «Психологічна енциклопедія»
