Podobieństwa samooptymalizujących sieci neuronowych do biologicznych sieci neuronowych

• Autorzy: Horzyk A.

Warianty tytułu

EN

Similarities of self-optimizing neural networks to biological neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Pragnienie poznania procesów zachodzących w otaczającym nas świecie, ale również w naszym wewnętrznym świecie myśli, chęć ich kontroli, dążenie do zaspokojenia potrzeb, jak również możliwość uwolnienia się od pewnych przyzwyczajeń oraz myśli skłania naukowców do ciągłego pogłębiania tajemnicy naszego umysłu. Rozwijająca się technologia, sprzęt badawczy, algorytmy umożliwiają w różnoraki sposób odkrywać coraz to głębsze tajemnice naszego wewnętrznego świata. Poznanie prawdy o nas samych daje możliwość prostszego wyzbycia się dręczących ludzkość spraw oraz szybszą adaptację i naukę pożądanych umiejętności. W tym artykule opisano podobieństwa biologicznych sieci neuronowych oraz Samo Optymalizujących Sieci Neuronowych (SONN), których sposób tworzenia i własności klasyfikacyjne są częściowym odzwierciedleniem procesów biologicznych zachodzących w naturalnych sieciach neuronowych.

EN

A natural human desire of perception of different processes in the surrounding world and our inner world of thoughts, a desire to control them, an endeavor to satisfy our needs, an ability to make our thoughts free from certain exterminated habits make scientists continue the plumetting of our brains. The newly developed technology, hardware, and algorithms make it possible to detect still deeper secrets of our inner world. Recognition of truth about us makes us simply free from tormenting question and enables faster adaptation and training of desirable skills. This paper describes similarities between natural neural networks (NNNs) and Self-Optimizing Neural Networks (SONNs). The paper describes development, adaptation, and classification properties of SONNs that are partially reflected in processes of the natural neural networks.

Słowa kluczowe

PL

ontogeniczne sieci neuronowe; biologiczne sieci neuronowe; plastyczność; optymalizacja

EN

ontogenic neural networks; natural neural networks; plasticity; optimization

• Wydawca: Uniwersytet Jagielloński - Collegium Medicum ; Index Copernicus Sp. z o.o.
• Czasopismo: Bio-Algorithms and Med-Systems
• Rocznik: 2005
• Tom: Vol. 1, no. 1/2
• Strony: 13--20
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Horzyk A.

• Katedra Automatyki Akademii Górniczo-Hutniczej, Kraków

Bibliografia

• 1. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R. (red.): Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna. Sieci Neuronowe, EXIT, Warszawa 2000.
• 2. Dudek-Dyduch E., Horzyk A.: Analytical Synthesis of Neural Networks for Selected Classes of Problems, Knowlege Engineering and Experts Systems, Bubnicki Z., Grzech A. (eds): OWPN, Wrocław 2003.
• 3. Fiesler E., Beale R. (eds): Handbook of Neural Computation. IOP Publishing Ltd and Oxford University Press, Bristol & New York 1997.
• 4. Hellwig Z.: Elementy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej, PWN, Warszawa 1993.
• 5. Horzyk A.: New Efficient Ontogenic Neural Networks for Classification Tasks. Advanced Computer Systems, Soldek J., Drobiazbiewicz L. (eds) INFORMA, Szczecin 2003
• 6. Horzyk A.: New Ontogenic Neural Network Classificator Based on Probabilistic Reasoning. Advances in Soft Computing. Neural Networks and Soft Computing, Rutkowski L., Kacprzyk J. (eds): Physica Verlag, Springer-Verlag Company, Heidelberg 2003.
• 7. Horzyk, A., Tadeusiewicz, R.: Self-Optimizing Neural Networks. Advances in Neural Networks, In: Yin F., Wang J., Guo C. (eds): ISNN 2004, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2004.
• 8. Horzyk A.: Self-Optimizing Neural Networks as a New Computational Tool in Biomedicine, Proc. of SIIB 2004, preTEXt, Kraków 2004.
• 9. Novak M., Faber J., Kufudaki O.: Neuronove site a informacni systemy zivych organismu, GRADA, Praga 1992.
• 10. Konturek S.: Fizjologia człowieka. Neurofizjologia, AGAT PRINT, Kraków 1992.
• 11. Mendyk A., Horzyk A., Jachowicz R., Polak S.: Development of new microemulsions systems using ontogenic neural networks, Proc. of SIIB 2004, preTEXt, Kraków 2004.
• 12. Polak S., Horzyk A., Mendyk A., Skowron A., Brandys J.: Perspective of use self-optimizing neural networks in pharmacy – modeling survival time of III-B and IV-th stage Non-Small Cell Lung Cancer patients, Proc. of SIIB 2004, preTEXt, Kraków 2004.
• 13. Tadeusiewicz R., Wszolek W., Izworski A., Wszolek T.: Utilization of Artificial Intelligence Methods for Assistance in Interpretation of Acoustic Signals, Brambilla G., Ianniello C., Maffei L. (eds): Proc. of the 5-th European Conference on Noise Control, Naples 2003.
• 14. Tadeusiewicz R., Ogiela M.R.: Machine Perception and Automatic Understanding of Medical Visualization. Automatic Image Processing in Production Process, Damczyk M. (eds): Second Polish-German Seminar, CAMT, Wrocław 2003.
• 15. Tadeusiewicz R., Mikrut Z.: Neural-Based Object Recognition Support – From Classical Preprocessing to Space-Variant Sensing, Heiss M. (eds): Proc. of the International ICSC/IFAC Symposium on Neural Computation NC'98, ICSC Academic Press Canada/Switzerland 1998.