UNIVERZITET PRIVREDNA AKADEMIJA
NEURONSKE MREŽE
SEMINARSKI RAD IZ PREDMETA:
POSLOVNI INFORMACIONI SISTEMI
Profesor: STUDENT:
Prof. Dragan Šolak Ljiljana Knežević
br. indeksa 512/14
N
OVI
S
AD
,
APRIL
2015.
SADRŽAJ
1. UVOD.....................................................................................3
2. POČECI NEURONSKIH MREŽA
........................................................................4
3. POJAM NEURONSKIH MREŽA
..........................................................................
5
3.1. Arhitektura neuronske mreže
...................................................................
6
3.2. Podela neuronskih mreža
..........................................................................7
4. REALIZACIJA NEURONSKIH MREŽA
..............................................................9
4.1. Praktična primena veštačkih neuronskih mreža
.......................................10
4.2. Obučavanje neuronskih mreža
................................................................10
4.3. Mogućnosti neuronskih mreža
................................................................11
4.4. Domeni primene
....................................................................................11
5. PRIMENA NEURONSKIH MREŽA U EKONOMIJI
...........................................13
6. ZAKLJUČAK.....................................................................................................................
14
7.LITERATURA....................................................................................................................
15
2
2. POČECI NEURONSKIH MREŽA
Počeci razvoja neuronskih mreža ne sežu daleko u prošlost. Početak neuro-
računarstva se vezuje za 1943. godinu (negde 1940.) i članak Warrena McCullocha i Waltera
Pittsa „Logički račun ideja svojstvenih nervnoj aktivnosti“. Istraživali su neurofiziološke
karakteristike živih bića, obavljajući matematički model neuronske mreže u okviru teorije
automata. S obzirom da procesna moć tadašnjih računara nije bila dorasla implementaciji
veštačke neuronske mreže, pedesetih, pojavom LSI računara, pojavila su se i prva praktična
ostvarenja. Tada je najviše uticaja na dalji razvoj neuronskih mreža imao rad Marvina
Minsky-a koji je u tom periodu konstruisao neuroračunar pod imenom „Snark“ 1951. godine.
U periodu od 1950-ih do ranih 1960-ih godina napisano je nekoliko knjiga i osnovano
nekoliko kompanija koje se bave neuroračunarima. Međutim, sredinom 1960-ih godina došlo
je do zastoja zbog dva očigledna problema. Prvo, većina istraživača je prišla problemu sa
kvalitativne i eksperimentalne strane, zanemarujući analitički pristup. Drugo, početni
entuzijazam je bio toliko jak da su uveliko publikovana predviđanja da nas do veštačkog
mozga deli samo nekoliko godina istraživanja.
U periodu između 1967. go 1982. godine pojavljuju se istraživači koji daju značajan
doprinos razvoju ove oblasti kao što su Teuvo Kohonen, Kunihiko Fukushima i Stephnen
Grossberg. Naročito se istakao Teuvo Kohonen, koji je otkrio nekoliko tipova neuronskih
mreža koje su po njemu dobile naziv. U ovom periodu se pojavio i backpropagation algoritm.
Rumenel, Hinton i Williams 1986. godine dokazuju veliku promenljivost i potencijal
backpropagation algoritma.Krajem 80-ih i početkom 90-ih, neuronske mreže i neuro-
računarstvo se uvodi kao predmet na nekoliko elitnih univerziteta u SAD, dok se danas
neuronske mreže gotovo mogu sresti na svim univerzitetima.
Iako su neuronske mreže imale neobičnu istoriju, one su još uvek u ranoj fazi razvoja.
Danas neuronske mreže nalaze veoma širok spektar primena u različitim praktičnim
oblastima.
4
3. POJAM NEURONSKIH MREŽA
Neuronske mreže predstavljaju jednu od metoda veštačke inteligencije. Umesto što
konceptalizuje problem u matematičkoj formi, neuronske mreže koriste principe ljudskog
mozga i njegove strukture kako bi razvile strategiju procesiranja podataka.
Postoje dve kategorije neuronskih mreža: veštačke i biološke neuronske mreže.
Predstavnih bioloških neuronskih mreža je nervni sistem živih bića. Veštačke neuronske
mreže su pos strukturi , funkciji i obradi informacija slične biološkim neuronskim mrežama,
ali se radi o veštačkim tvorevinama. Neuronska mreža u računarskim naukama predstavlja
povezanu mrežu elemenata koji obrađuju podatke. One su sposobne da izađu na kraj sa
problemima koji se tradicionalnim pristupom teško rešavaju, kao što su govor i prepoznavanje
oblika. Jedna od važnijih osobina neuronskih mreža je njihova sposobnost da uče na
ograničenom skupu primera.
Slika 1. Neuron
Biološke neuronske mreže su daleko komplikovanije od svojih matematičkih modela
koji se koriste za veštačke neuronske mreže. Neuronske mreže predtavljaju sistem sastavljen
od veoma velikog broja jednostavnih elemenata za obradu podataka. Ovakvi sistemi su
sposobni za prikupljanje, memorisanje i korišćenje eksperimentalnog znanja. Ne postoji
jedinstvena definicija neuronskih mreža.
5
