Читать онлайн «Технологии искусственного интеллекта: Учебно-методическое пособие по лабораторному практикуму»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ А. С. Потапов, О. В. Щербаков, И. Н. Жданов ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: Учебно-методическое пособие по лабораторному практикуму Санкт-Петербург 2013 Потапов А. С. , Щербаков О. В. , Жданов И. Н. Технологии искусственного интеллекта: Учебно-методическое пособие по лабораторному практикуму. – СПб: НИУ ИТМО, 2013. – 35 с. В учебно-методическом пособии предлагаются лабораторные работы, охватывающие основные понятия теории искусственного интеллекта. Особое внимание уделяется машинному обучению и распознаванию образов. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 200700 – «Фотоника и оптоинформатика». Рекомендовано советом факультета Фотоники и оптоинформатики НИУ ИТМО для использования в качестве учебно-методического пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 200700 – «Фотоника и оптоинформатика». В 2009 году Университет стал победителем многоэтапного конкурса, в результате которого определены 12 ведущих университетов России, которым присвоена категория «Национальный исследовательский университет». Министерством образования и науки Российской Федерации была утверждена Программа развития государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт- Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики» на 2009–2018 годы.  Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, 2013  А. С. Потапов, 2013 © О. В. Щербаков 2013 © И. Н. Жданов 2013 2  1. Изучение классических методов поиска – градиентного спуска и моделирования отжига Цель работы – ознакомиться с методами поиска в непрерывном пространстве состояний в случаях отсутствия и наличия вторичных минимумов. Данная работа имеет два варианта выполнения. Вариант 1 Задание по работе: 1. Изучить теоретическую часть работы. 2. Реализовать методы градиентного спуска и моделирования отжига. 3. Для функций двух видов: вогнутой и с вторичными минимумами применить методы поиска, оценить скорость их сходимости и возможность нахождения глобального минимума. Теоретическая часть Метод градиентного спуска Метод градиентного спуска – это классический метод поиска минимума дифференцируемой функции с аргументами, принимающими вещественные значения. Данный метод, как правило, применяется для многомерных функций, поскольку в одномерном случае существуют более эффективные методы поиска.