Короткий опис(реферат):
Кваліфікаційна робота присвячена розробці віртуального тренажера для
моделювання роботи мережі Хопфілда в рамках вибіркового освітнього
компоненту «Інтелектуальні інформаційні системи». У роботі розглянуто
теоретичні засади функціонування асоціативних нейронних мереж, зокрема
мережі Хопфілда, та їх застосування в задачах розпізнавання образів і
відновлення пошкоджених даних. Проаналізовано сучасні засоби візуалізації та
програмної реалізації нейронних мереж, а також методи навчання та оптимізації
параметрів. Розроблений тренажер призначений для візуального представлення
роботи мережі Хопфілда, що дозволяє користувачам експериментально
досліджувати її поведінку, змінювати параметри та спостерігати результати
динаміки станів нейронів у режимі реального часу. Тренажер має інтерактивний
інтерфейс, зручний для використання в освітньому процесі.
Об'єктом дослідження є процес моделювання та візуалізації нейронної
мережі, що реалізує асоціативну пам’ять, а предметом дослідження – моделі,
методи та інформаційна технологія моделювання та візуалізації роботи мережі
Хопфілда. Метою роботи є створення інтерактивного програмного засобу, який
сприяє ефективному засвоєнню принципів роботи нейронних мереж. Проведено
тестування функціональності тренажера на прикладах типових конфігурацій
мережі Хопфілда. Результати тестування підтвердили правильність реалізації
алгоритмів та ефективність тренажера як навчального інструменту.
Суть розробки, основні результати:
The qualification thesis is dedicated to the development of a virtual simulator
for modeling the operation of a Hopfield network within the elective educational
component "Intelligent Information Systems." The work examines the theoretical
foundations of associative neural networks, particularly the Hopfield network, and
their applications in pattern recognition and damaged data recovery tasks. Modern
tools for visualization and software implementation of neural networks, as well as
methods for training and parameter optimization, are analyzed.
The developed simulator is designed to visually represent the operation of the
Hopfield network, allowing users to experimentally explore its behavior, modify
parameters, and observe the results of neuron state dynamics in real time. The simulator
features an interactive interface that is convenient for use in the educational process.
The object of the study is the process of modeling and visualizing a neural
network that implements associative memory, while the subject of the study includes
the models, methods, and information technology for modeling and visualizing the
operation of the Hopfield network. The aim of the work is to create an interactive
software tool that facilitates the effective learning of neural network principles.
The simulator's functionality was tested using typical Hopfield network
configurations. The test results confirmed the correctness of algorithm implementation
and the effectiveness of the simulator as a learning tool.