1.2Свойства и классификация нейронных сетей

Искусственные нейронные сети индуцированы биологией, так как они состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона.

Реальный «интеллект», демонстрируемый самыми сложными нейронными сетями, находится ниже уровня дождевого червя, и энтузиазм должен быть умерен в соответствии с современными реалиями. Однако равным образом было бы неверным игнорировать удивительное сходство в функционировании некоторых нейронных сетей с человеческим мозгом. Эти возможности, как бы они ни были ограничены сегодня, наводят на мысль, что глубокое проникновение в человеческий интеллект, а также множество революционных приложений, могут быть не за горами.

Обучение

Искусственные нейронные сети могут менять свое поведение в зависимости от внешней среды. Этот фактор в большей степени, чем любой другой, ответствен за тот интерес, который они вызывают. После предъявления входных сигналов (возможно, вместе с требуемыми выходами) они самонастраиваются, чтобы обеспечивать требуемую реакцию. Было разработано множество обучающих алгоритмов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами.

Обобщение

Отклик сети после обучения может быть до некоторой степени нечувствителен к небольшим изменениям входных сигналов. Эта внутренне присущая способность видеть образ сквозь шум и искажения жизненно важна для распознавания образов в реальном мире. Она позволяет преодолеть требование строгой точности, предъявляемое обычным компьютером, и открывает путь к системе, которая может иметь дело с тем несовершенным миром, в котором мы живем. Важно отметить, что искусственная нейронная сеть делает обобщения автоматически благодаря своей структуре, а не с помощью использования «человеческого интеллекта» в форме специально написанных компьютерных программ.

Абстрагирование

Некоторые из искусственных нейронных сетей обладают способностью извлекать сущность из входных сигналов. Например, сеть может быть обучена на последовательность искаженных версий буквы «А». После соответствующего обучения предъявление такого искаженного примера приведет к тому, что сеть породит букву совершенной формы. В некотором смысле она научится порождать то, что никогда не видела.

Эта способность извлекать идеальное из несовершенных входов ставит интересные философские вопросы. Она напоминает концепцию идеалов, выдвинутую Платоном в его «Республике». Во всяком случае способность извлекать идеальные прототипы является у людей весьма ценным качеством.

Применимость

Искусственные нейронные сети не являются панацеей. Они, очевидно, не годятся для выполнения таких задач, как начисление заработной платы. Похоже, однако, что им будет отдаваться предпочтение в большом классе задач распознавания образов, с которыми плохо или вообще не справляются обычные компьютеры.

Классификация

По типу входной информации:

• Аналоговые нейронные сети (используют информацию в форме действительных чисел);

• Двоичные нейронные сети (оперируют с информацией, представленной в двоичном виде).

По характеру обучения:

• С учителем (выходное пространство решений нейронной сети известно);

• Без учителя (самоорганизующиеся) (нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий).

• С критиком (система назначения штрафов и поощрений).

По характеру настройки синапсов:

• Сети с фиксированными связями (весовые коэффициенты нейронной сети выбираются сразу, исходя из условий задачи, при этом: dW/dt = 0 , где W -- весовые коэффициенты сети);

• Сети с динамическими связями (для них в процессе обучения происходит настройка синаптических связей, то есть dW/dt ? 0, где W -- весовые коэффициенты сети).

По характеру связей:

• Сети прямого распространения (Feedforward). Все связи направлены строго от входных нейронов к выходным;

• Рекуррентные сети. Сигнал с выходных нейронов или нейронов скрытого слоя частично передается обратно на входы нейронов входного слоя. Как любая система, имеющая обратную связь, рекуррентная сеть стремится к устойчивому состоянию. Как известно, наиболее устойчивое состояние обеспечивается минимизацией энергии системы. Рекуррентная сеть «фильтрует» входные данные, возвращаясь к устойчивому состоянию и, таким образом, позволяет решать задачи компрессии данных и построения ассоциативной памяти;

• Двунаправленные сети. В таких сетях между слоями существуют связи как в направлении от входного слоя к выходному, так и в обратном;

• Самоорганизующиеся карты. Такие сети представляют собой, как правило, двумерную структуру нейронов. Перед обучением структура случайна, нейроны распределены примерно равномерно. При обучении, для каждой обучающей записи рассчитывается точка, которая соответствует ей в структуре сети. Нейрон, находящийся ближе всего к искомой точке, называется нейроном победителем. Веса связей, соединяющих этот нейрон с другими, увеличивается, тем самым несколько упорядочивая структуру. Веса от нейронов, являющихся «соседями» нейрона победителя, к другим нейронам также увеличиваются, но слабее и т. д. Таким образом, чем чаще нейрон «побеждает» при сравнении с признаком, тем «плотнее» к нему находятся другие нейроны. В конце обучения сеть представляет из себя несколько зон сосредоточения нейронов, называемых кластерами.