Нейронные сети. Состояние проблемы, Нейронные сети - основные понятия и определения - Прогнозирующие системы

В данной главе мы обсуждаем известные модели НС: модель Маккалоха и Питтса; модель Розенблата; модели Хопфилда и Больцмана; модель на основе обратного распространения. Рассмотрена структура и особенности каждой из моделей. Перечислены основные задачи, решаемые на основе НС, описаны способы реализации НС. Проведен анализ известных моделей НС с точки зрения решения задачи прогнозирования.

Нейронные сети - основные понятия и определения

В основу искусственных нейронных сетей [2-4, 8]положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами:

    - простой обрабатывающий элемент - нейрон; - очень большое число нейронов участвует в обработке информации; - один нейрон связан с большим числом других нейронов (глобальные связи); - изменяющиеся по весу связи между нейронами; - массированная параллельность обработки информации.

Прототипом для создания нейрона послужил биологический нейрон головного мозга. Биологический нейрон имеет тело, совокупность отростков - дендридов, по которым в нейрон поступают входные сигналы, и отросток - аксон, передающий выходной сигнал нейрона другим клеткам. Точка соединения дендрида и аксона называется синапсом [13,47]. Упрощенно функционирование нейрона можно представить следующим образом:

    1) нейрон получает от дендридов набор (вектор) входных сигналов; 2) в теле нейрона оценивается суммарное значение входных сигналов. Однако входы нейрона неравнозначны. Каждый вход характеризуется некоторым весовым коэффициентом, определяющим важность поступающей по нему информации. Таким образом, нейрон не просто суммирует значения входных сигналов, а вычисляет скалярное произведение вектора входных сигналов и вектора весовых коэффициентов; 3) нейрон формирует выходной сигнал, интенсивность которого зависит от значения вычисленного скалярного произведения. Если оно не превышает некоторого заданного порога, то выходной сигнал не формируется вовсе - нейрон "не срабатывает"; 4) выходной сигнал поступает на аксон и передается дендридам других нейронов.

Поведение искусственной нейронной сети зависит как от значения весовых параметров, так и от функции возбуждения нейронов. Известны три основных вида [17] функции возбуждения: пороговая, линейная и сигмоидальная. Для пороговых элементов выход устанавливается на одном из двух уровней в зависимости от того, больше или меньше суммарный сигнал на входе нейрона некоторого порогового значения. Для линейных элементов выходная активность пропорциональна суммарному взвешенному входу нейрона. Для сигмоидальных элементов в зависимости от входного сигнала, выход варьируется непрерывно, но не линейно, по мере изменения входа. Сигмоидальные элементы имеют больше сходства с реальными нейронами, чем линейные или пороговые, но любой из этих типов можно рассматривать лишь как приближение.

Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов - нейронов, топология соединений которых зависит от типа сети. Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо конкретной задачи, мы должны выбрать, каким образом следует соединять нейроны друг с другом, и соответствующим образом подобрать значения весовых параметров на этих связях. Может ли влиять один элемент на другой, зависит от установленных соединений. Вес соединения определяет силу влияния.

Похожие статьи




Нейронные сети. Состояние проблемы, Нейронные сети - основные понятия и определения - Прогнозирующие системы

Предыдущая | Следующая