Современность нейросетевых технологий

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 8 из 11Следующая ⇒

Черты современных архитектур

Классические исследования, выполненные в послевоенные годы и дальнейших бурный прогресс в нейроинформатике в 80-е годы определили некоторые общие черты перспективных архитектур и направления исследований.

.   Плотное сопряжение теоретических исследований с поиском новых физических принципов и физических сред для аппаратной реализации нейронных сетей. Здесь прежде всего следует отметить оптические системы, как линейные, так и нелинейные: фурье-оптика, голограммы, нелинейные фоторефрактивные кристаллы, оптические волноводные волокна, электронно-оптические умножители и другие. Перспективными также являются среды с естественными автоволновыми свойствами (химические и биологические). Все эти среды реализуют важное свойство массивной параллельности при обработке информации. Кроме того, они, как правило, содержат механизмы "саморегулирования", позволяющие организовывать обучение без учителя.

.   Иерархичность архитектур и разделение функций нейронов. В современных архитектурах используются слои или отдельные нейроны нескольких различных типов: командные нейроны-переключатели, пороговые нейроны, нейронные слои с латеральным торможением, работающие по принципу "победитель забирает все". Априорное разделение функций нейронов значительно упрощает обучение, так как сеть изначально структурно соответствует задаче.

.   Преимущественное использование методов обучения без учителя, за счет самоорганизации. Эти методы имеют глубокие биологические основания, они обеспечивают локальный характер обучения. Это позволяет не применять глобальную связность сети. С учителем обучаются только внешние, выходные слои нейронов, причем роль учителя часто сводится только к общей экспертной оценке качества работы сети.

.   Ориентация исследований и архитектур непосредственно на приложения. Модели общего характера, такие как сеть Хопфилда или многослойный персептрон, в основном представляют научный интерес, так как допускают относительно полное теоретическое исследование.

Этот список является далеко не полным.

Программное обеспечение

К настоящему времени сформировался обширный рынок нейросетевых продуктов. Подавляющее большинство продуктов представлено в виде моделирующего программного обеспечения. Ведущие фирмы разрабатывают также и специализированные нейрочипы или нейроплаты в виде приставок к обычным ЭВМ (как правило, персональным ЭВМ линии IBM PC AT). При этом программы могут работать как без нейро-приставок, так и с ними. В последнем случае быстродействие гибридной ЭВМ возрастает в сотни и тысячи раз. Некоторые наиболее извесные и популярные нейросистемы: NeuralWorks Professional II Plus, ExploreNet 3000, NeuroShell 2.0

Многообразие применения

Нейронные сети - универсальные аппроксимирующие устройства и могут с любой точностью имитировать любой непрерывный автомат. Результаты работ М. Доррера и др. дают подход к раскрытию механизма интуиции нейронных сетей, проявляющейся при решении ими психодиагностических задач. Нейронные сети широко используются в химических и биохимических исследованиях. Так же важна их роль при прогнозировании динамики фондовых рынков и других экономических задач. Возможно применение нейросетевых моделей в составе геоинформационных систем. И, конечно, в решении различных математических и физических задач и т.д.

Вывод

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей - это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть - способ решения проблемы эффективного параллелизма. А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения - одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что, в случае успешного обучения, сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искаженных данных.

Следует отметить, что вычислительные системы, основанные на искусственных нейронных сетях, обладают рядом качеств, которые присущи мозгу человека: массовый параллелизм; распределённое представление информации и вычисления; способность к обучению и обобщению; адаптивность; свойство контекстуальной обработки информации; толерантность к ошибкам; низкое энергопотребление.

В заключение можно сказать, что в данной работе были рассмотрены историческое формирование и развитие нейронауки, общие основы и введения в область искусственных нейронных систем и нейросетевого моделирования, выделены виды их реализации и самого процесса аппаратного «восприятия», а так же описаны различные виды нейросетей и их особенности. Подчеркивается важность нейросетевых технологий в современной науке и жизни, которая объясняется многообразием их применения; уделяется внимание продолжающемуся развитию искусственной нейроиндустрии.

Практическая часть

Лабораторная работа № 1

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Тактические действия в защите

История Олимпийских игр

История развития права интеллектуальной собственности