Характеристики искусственной нейронной системы

1. Главная
2. Экспертные системы
3. Характеристики искусственной нейронной системы

Начнем рассмотрение материала с ознакомления и определения самого понятия искусственной нейронной системы.

Искусственная нейронная система

Искусственная нейронная система может рассматриваться как аналоговый вычислительный комплекс, в котором используются простые элементы обработки данных, в основном параллельно соединены друг с другом.

Элементы обработки данных выполняют очень простые логические или арифметические операции над своими входными данными. Основой функционирования искусственной нейронной системы является то, что с каждым элементом такой системы связаны весовые коэффициенты. Эти весовые коэффициенты представляют информацию, хранящуюся в системе.

Схема типового искусственного нейрона

Нейрон может иметь много входов, но только один выход. Человеческий мозг содержит примерно нейронов, и каждый нейрон может иметь тысячи соединений с другими. Входные сигналы нейрона умножаются на весовые коэффициенты и складываются для получения суммарного входа нейрона - I: Рисунок 1-Типовой искусственный нейрон

Функция, которая связывает выход нейрона с его входами, называется функцией активизации. Она имеет вид сигмоидальнои функции θ. Формализация реакции нейрона состоит в том, что исходный сигнал направляется к одной из границ при получении очень маленьких и очень больших входных сигналов.

Кроме того, с каждым нейроном связано пороговое значение - θ, которое в формуле вычисления выходного сигнала вычитается из общего входного сигнала. В результате, выходной сигнал нейрона - О часто описывается следующим образом: В качестве примера можно привести искусственную нейронную систему, которая способна вычислять значение логической операции «исключающее ИЛИ» (XOR) от ее входов с использованием способа, названного обратным распространением.

Структура сети с обратным распространением (известная также как сеть, основанная на обобщенном дельта-правиле) представлена на рис.2. Рисунок 2- Сеть с обратным распространением

Сеть с обратным распространением, как правило, делится на три сегмента, хотя могут быть сформированы также дополнительные сегменты. Сегменты (сегмент), находящиеся между входным и выходным сегментами, называются скрытыми сегментами, поскольку внешний мир воспринимает наглядно только входной и выходной сегменты.

Сеть, которая вычисляет значение логической операции «исключающее ИЛИ», выдает на выходе истинное значение, только в случаях, когда не на всех ее входах есть истинные значения или не на всех входах являются ошибочные значения. Количество узлов в скрытом секторе могут варьироваться в зависимости от цели проекта.

Характеристики нейронных сетей

Следует отметить, что нейронные сети не требуют программирования в обычном смысле этого слова. Для обучения нейронных сетей применяются специальные алгоритмы обучения нейронных сетей, такие как встречное распространение и обратное распространение.

Программист «программирует» сеть, задавая входные данные и соответствующие выходные данные. Сеть обучается, автоматически корректируя весовые коэффициенты для синаптических соединений между нейронами.

Весовые коэффициенты, вместе с пороговыми значениями нейронов, определяют характер распространения данных по сети и, тем самым, задают правильный отклик на данные, используемые в процессе обучения. Обучение сети с целью получения правильных ответов может потребовать много времени.

Насколько много зависит от того, какое количество образов должна быть усвоена в ходе обучения сети, а также от возможностей применяемых аппаратных и вспомогательных программных средств. Однако, по его завершении обучения сеть способна давать ответы с высокой скоростью.

По своей архитектуре искусственная нейронная система отличается от других вычислительных систем. В классической информационной системе реализуется возможность соединения дискретной информации с элементами памяти.

Например, обычно, информационная система сохраняет данные о конкретном объекте в группе смежных элементов памяти. Следовательно, возможность доступа и манипулирования данными достигается за счет создания взаимно однозначной связи между атрибутами объекта и адресами ячеек памяти, в которых они записаны.

В отличие от таких систем, модели искусственных нейронных систем разрабатываются на основе современных теорий функционирования мозга, согласно которым информация представлена в мозге при помощи весовых коэффициентов.

При этом непосредственной корреляции между конкретным значением весового коэффициента и конкретным элементом сохраненной информации не существует. Такое распределенное представление информации аналогично технологии сохранения и представления изображений, которая используется в голограммах.

Согласно этой технологии линии голограммы действуют, как дифракционные решетки. С их помощью, при прохождении лазерного луча, воспроизводится сохраненное изображение, однако, сами данные не подвергаются непосредственной интерпретации. Нейронная сеть как средство решения задачи

Нейронная сеть выступает в роли приемлемого средства решения задачи, когда присутствует большое количество эмпирических данных, но нет алгоритма, который был бы способен обеспечить получение достаточно точного решения с необходимой скоростью. В данном контексте технология представления данных искусственной нейронной системы имеет существенные преимущества перед другими информационными технологиями.

Эти преимущества можно сформулировать следующим образом:

1. Память нейронной сети является отказоустойчивой. При удалении отдельных частей нейронной сети происходит лишь снижение качества информации, в ней сохраняется, но не полное ее исчезновение. Это происходит потому, что информация хранится в распределенной форме.
2. Качество информации в нейронной сети, которая подлежит сокращению, снижается постепенно, пропорционально той части сети, была удалена. Катастрофической потери информации не происходит.
3. Данные в нейронной сети хранятся естественным образом с помощью ассоциативной памяти. Ассоциативной памятью называют такую память, в которой достаточно выполнить поиск частично представленных данных, чтобы полностью восстановить всю информацию. В этом состоит отличие ассоциативной памяти от обычной памяти, в которой получение данных осуществляется путем указания точного адреса соответствующих элементов памяти.
4. Нейронные сети позволяют выполнять экстраполяцию и интерполяцию на основе информации, хранящейся в них. То есть, обучение позволяет придать сети способности осуществлять поиск важных особенностей или связей в данных. После этого сеть в состоянии экстраполировать и выявлять связи в новых данных, что к ней поступают. Например, в одном эксперименте было проведено обучение нейронной сети на гипотетическом примере. После окончания обучения сеть приобрела способность правильно отвечать на вопросы, по которым обучение не проводилось.
5. Нейронные сети - пластичны. Даже после удаления определенного количества нейронов может быть проведено повторное обучение сети до ее первичного уровня (конечно, если в ней осталась достаточное количество нейронов). Такая особенность является также характерной для мозга человека, в котором могут быть повреждены отдельные части, но со временем, с помощью обучения, достигнута первичного уровня навыков и знаний.

Благодаря таким особенностям искусственные нейронные системы становятся очень привлекательными для применения в роботизированных космических аппаратах, оборудовании нефтепромышленности, подводных аппаратах, средствах управления технологическими процессами и в других технических устройствах, которые должны функционировать длительное время без ремонта в неблагоприятной среде.

Искусственные нейронные системы не только позволяют решить проблему надежности, но и предоставляют возможность уменьшить эксплуатационные расходы благодаря своей пластичности.

Однако, в целом, искусственные нейронные системы не очень хорошо подходят для создания приложений, в которых требуются сложные математические расчеты или поиск оптимального решения. Кроме того, применение искусственной нейронной системы не будет лучшим вариантом в случае, если существует алгоритмическое решение, которое уже предоставило положительный результат вследствие практического применения для решения подобных задач.

Похожая статья: История и применение нейронные сетей.