Характеристики 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:


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.
- 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.
- Качество информации в нейронной сети, которая подлежит сокращению, снижается постепенно, пропорционально той части сети, была удалена. Катастрофической потери информации не происходит.
- 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.
- 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.
- 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.
Рейтинг:
/5 -
голосов
Комментарии ()