Сети компьютеров в вашем офисе
Сети компьютеров в вашем офисе
Трудно себе представить, что вы никогда и ничего не слышали про сети персональных компьютеров. Возможно, вы даже знаете, что бывают локальные и глобальные сети. Наиболее эрудированные из вас знают такие слова, как Ethernet и репитер. Однако при изложении материала мы будем предполагать, что ранее вы никогда не работали в компьютерной сети.Первое знакомство
Копирование стартовых файлов Novell NetWare
Безопасность данных в Microsoft Windows for Workgroups
Стратегическое планирование сетей масштаба предприятия
Корпоративная сеть - это сложная система, включающая тысячи самых разнообразных компонентов: компьютеры разных типов, начиная с настольных и кончая мейнфремами, системное и прикладное программное обеспечение, сетевые адаптеры, концентраторы, коммутаторы и маршрутизаторы, кабельную систему. Основная задача системных интеграторов и администраторов состоит в том, чтобы эта громоздкая и весьма дорогостоящая система как можно лучше справлялась с обработкой потоков информации, циркулирующих между сотрудниками предприятия и позволяла принимать им своевременные и рациональные решения, обеспечивающие выживание предприятия в жесткой конкурентной борьбе. А так как жизнь не стоит на месте, то и содержание корпоративной информации, интенсивность ее потоков и способы ее обработки постоянно меняются. Последний пример резкого изменения технологии автоматизированной обработки корпоративной информации у всех на виду - он связан с беспрецедентным ростом популярности Internet в последние 2 - 3 года.Изменения, причиной которых стал Internet, многогранны. Гипертекстовая служба WWW изменила способ представления информации человеку, собрав на своих страницах все популярные ее виды - текст, графику и звук. Транспорт Internet - недорогой и доступный практически всем предприятиям (а через телефонные сети и одиночным пользователям) - существенно облегчил задачу построения территориальной корпоративной сети, одновременно выдвинув на первый план задачу защиты корпоративных данных при передаче их через в высшей степени общедоступную публичную сеть с многомиллионным "населением". Стек TCP/IP сразу же вышел на первое место, потеснив прежних лидеров локальных сетей IPX и NetBIOS, а в территориальных сетях - Х.25.
В чем состоит планирование сети
Популярность Internet оказывает на корпоративные сети не только техническое и технологическое влияние. Так как Internet постепенно становится общемировой сетью интерактивного взаимодействия людей, то Internet начинает все больше и больше использоваться не только для распространения информации, в том числе и рекламной, но и для осуществления самих деловых операций - покупки товаров и услуг, перемещения финансовых активов и т.п.
Виртуальные частные сети в публичных сетях Framerelay, АТМ, Internet
Наличие в сетях Х.25 техники виртуальных каналов создает предпосылки для образования в них VPN. Однако, в технологии Х.25 отсутствует важный элемент, который необходим для образования VPN - поддержка качества обслуживания. Пропускная способность виртуального канала VPN неизвестна. В настоящее время работы по совершенствованию технологии Х.25 в этом направлении не ведутся, поэтому виртуальные каналы в сетях Х.25 трудно отнести к полноценным VPN.
Построение физической модели
После того, как для сети выбрана техническая модель, необходимо оценить, насколько она удовлетворяет производственным требованиям. Нужно вернуться к бизнес-модели и сопоставить ее требования с техническими решениями. Вряд ли технические решения будут полностью удовлетворять требованиям бизнес-модели, но к этому надо стремиться.
Основы теории нейронных сетей
Развитие искусственных нейронных сетей вдохновляется биологией. То есть, рассматривая сетевые конфигурации и алгоритмы, исследователи применяют термины, заимствованные из принципов организации мозговой деятельности. Но на этом аналогия заканчивается. Наши знания о работе мозга столь ограничены, что мало бы нашлось точно доказанных закономерностей для тех, кто пожелал бы руководствоваться ими. Поэтому разработчикам сетей приходится выходить за пределы современных биологических знаний в поисках структур, способных выполнять полезные функции. Во многих случаях это приводит к необходимости отказа от биологического правдоподобия, мозг становится просто метафорой, и создаются сети, невозможные в живой материи или требующие неправдоподобно больших допущений об анатомии и функционировании мозга.Несмотря на то, что связь с биологией слаба и зачастую несущественна, искусственные нейронные сети продолжают сравнивать с мозгом. Их функционирование часто имеет внешнее сходство с человеческим познанием, поэтому трудно избежать этой аналогии. К сожалению, такие сравнения неплодотворны и создают неоправданные ожидания, неизбежно ведущие к разочарованию.
Биологический прототип
Искусственный нейрон имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона. На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другого нейрона. Каждый вход умножается на соответствующий вес, аналогичный синаптической силе, и все произведения суммируются, определяя уровень активации нейрона.
Персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей
В качестве предмета исследования искусственные нейронные сети впервые заявили о себе в 1940-е годы. Стремясь воспроизвести функции человеческого мозга, исследователи создали простые аппаратные (а позже программные) модели биологического нейрона и системы его соединений. Когда нейрофизиологи достигли более глубокого понимания нервной системы человека, эти ранние попытки стали восприниматься как весьма грубые аппроксимации.
Обучение персептрона
Способность искусственных нейронных сетей к обучению является их наиболее интригующим свойством. Подобно биологическим системам, которые они моделируют, эти нейронные сети сами совершенствуют себя в результате попыток создать лучшую модель поведения.
Введение в процедуру обратного распространения
Среди различных структур нейронных сетей (НС) одной из наиболее известных является многослойная структура, в которой каждый нейрон произвольного слоя связан со всеми аксонами нейронов предыдущего слоя или, в случае первого слоя, со всеми входами НС. Такие НС называются полносвязными. Когда в сети только один слой, алгоритм ее обучения с учителем довольно очевиден, так как правильные выходные состояния нейронов единственного слоя заведомо известны и подстройка синаптических связей идет в направлении, минимизирующем ошибку на выходе сети. По этому принципу строится, например, алгоритм обучения однослойного персептрона
Переобучение и обобщение
Одна из наиболее серьезных трудностей алгоритма обратного распространения заключается в том, что таким образом мы минимизируем не ту ошибку, которую на самом деле нужно минимизировать, — ошибку, которую можно ожидать от сети, когда ей будут подаваться совершенно новые наблюдения. Иначе говоря, мы хотели бы, чтобы нейронная сеть обладала способностью обобщать результат на новые наблюдения.
Введение в сети встречного распространения
По своим возможностям сети встречного распространения превосходят возможности однослойных сетей. Время же их обучения, по сравнению с обратным распространением, может уменьшаться в сто раз. Встречное распространение не настолько общее, как обратное распространение, но оно может давать решение в тех приложениях, где долгая обучающая процедура невозможна. Будет показано, что, помимо преодоления ограничений других сетей, встречное распространение обладает собственными интересными и полезными свойствами.
Использование обучения
Искусственная нейронная сеть обучается с помощью некоторого процесса, модифицирующего ее веса. Если обучение успешно, то предъявление сети множества входных сигналов приводит к появлению желаемого множества выходных сигналов. Имеется два класса обучающих методов: детерминистский и стохастический.
Конфигурации сетей с обратными связями
Рассмотренный нами ранее персептрон относится к классу сетей с направленным потоком распространения информации и не содержит обратных связей. На этапе функционирования каждый нейрон выполняет свою функцию — передачу возбуждения другим нейронам — ровно один раз. Динамика состояний нейронов является неитерационной.
Модификации правила Хэбба
Ограничения емкости синаптической памяти, а также проблема ложной памяти классической нейронной сети в модели Хопфилда, обученной по правилу Хебба, привели к появлению целого ряда исследований, целью которых было снятие этих ограничений. При этом главный упор делался на модификацию правил обучения.
Структура ДАП
В дальнейшем будем предполагать, что используется пороговая функция активации. Примем также, что существует память внутри каждого нейрона в слоях 1 и 2 и что выходные сигналы нейронов изменяются одновременно с каждым тактом синхронизации, оставаясь постоянными в паузах между этими тактами.
Принцип адаптивного резонанса
Привлекательной особенностью нейронных сетей с адаптивным резонансом является то, что они сохраняют пластичность при запоминании новых образов, и, в то же время, предотвращают модификацию старой памяти. Нейросеть имеет внутренний детектор новизны - тест на сравнение предъявленного образа с содержимым памяти. При удачном поиске в памяти предъявленный образ классифицируется с одновременной уточняющей модификацией синаптических весов нейрона, выполнившего классификацию.
Функционирование сетей APT
Для выработки точной классификации полезна возможность изменять коэффициент сходства на протяжении процесса обучения, обеспечивая только грубую классификацию в начале процесса обучения и затем постепенно увеличивая коэффициент сходства.
Структура сети
Когнитрон состоит из иерархически связанных слоев нейронов двух типов — тормозящих и возбуждающих. Состояние возбуждения каждого нейрона определяется суммой его тормозящих и возбуждающих входов. Синаптические связи идут от нейронов одного слоя (далее слоя 1) к следующему (слою 2). Относительно данной синаптической связи соответствующий нейрон слоя 1 является пресинаптическим, а нейрон второго слоя — постсинаптическим.
Обобщение
Неокогнитрон имеет иерархическую структуру, ориентированную на моделирование зрительной системы человека. Он состоит из последовательности обрабатывающих слоев, организованных в иерархическую структуру. Входной образ подается на первый слой и передается через плоскости, соответствующие последующим слоям, до тех пор, пока не достигнет выходного слоя, в котором идентифицируется распознаваемый образ.
|
Структура Обобщение Вычисления Обучение Обучение - 2 |
Заключение Структура Структура - 2 Обобщение Вычисления |
Обучение с учителем и без учителя
Обучающие алгоритмы могут быть классифицированы как алгоритмы обучения с учителем и обучения без учителя. В первом случае существует учитель, который предъявляет входные образы сети, сравнивает результирующие выходы с требуемыми, а затем настраивает веса сети таким образом, чтобы уменьшить различия. Трудно представить такой обучающий механизм в биологических системах; следовательно, хотя данный подход привел к большим успехам при решении прикладных задач, он отвергается теми исследователями, кто полагает, что искусственные нейронные сети обязательно должны использовать те же механизмы, что и человеческий мозг.
Теория Фибоначчи - перейти
Числа Фибоначчи - перейти
Инструменты Фибоначчи - перейти
Торговля с Фибо и ДиНаполи - перейти
Теория Эллиотта - перейти
Теория Доу - перейти
Волны Эллиотта - перейти
Волновой анализ - перейти
Установка Linux Red Hat 7.1 - перейти
Введение - перейти
Что такое Linux? - перейти
Bыбор дистрибутива - перейти
Подготовка к установке LINUX RED HAT 7.1 - перейти
Установка LINUX RED НАТ 7.1 - перейти
Особые варианты установки - перейти
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий