pytania sztuczna inteligencja A sieci neuronowe stają się obecnie popularne niż kiedykolwiek wcześniej. Wielu użytkowników jest coraz częściej i częściej pytani o działania sieci neuronowych, co reprezentują i jaka jest zasada ich działalności?
Problemy te wraz z popularnością mają znaczne trudności, ponieważ procesy są złożone algorytmy uczenia maszynowe przeznaczone do różnych celów, z analizy zmian w zakresie ryzyka modelowania związane z pewnymi działaniami.
Jakie są sieci neuronowe i ich typy?
Pierwsze pytanie, które powstaje od zainteresowanych, jaka jest sieć neuronowa? W klasycznej definicji jest to pewna sekwencja neuronów, które są łączone z synapsami. Sieci neuronowe są uproszczonym modelem analogów biologicznych.
Program o strukturze sieci neuronowej umożliwia analizę danych wejściowych i zapamiętania wyniku uzyskanego z niektórych źródeł. Następnie takie podejście pozwala wyodrębnić wynik z pamięci, który pasuje do bieżącego zestawu danych, jeśli już był w doświadczeniu cykli sieciowych. 
Wielu postrzegają sieć neuronową jako analogiem ludzkiego mózgu. Z jednej strony wyrok ten może być uważany za blisko prawdy, ale z drugiej strony ludzki mózg jest zbyt skomplikowany mechanizm, dzięki czemu można go odtworzyć za pomocą samochodu co najmniej procent. Sieć neuronowa jest przede wszystkim programem opartym na zasadzie działania mózgu, ale nie jego analogu.
Sieć neuronowa jest grupą neuronów, z których każdy otrzymuje informacje, przetwarza go i przesyła do innego neuronu. Każdy neuron całkowicie przetwarza sygnał.
Jak więc inny wynik? Chodzi o synapsy, które łączą się ze sobą neurony. Jeden neuron może mieć ogromną ilość synapsów, wzmacniających lub osłabienia sygnału, podczas gdy mają funkcję do zmiany ich charakterystyki w czasie.
Jest to prawidłowo wybrane parametry Synapse, które umożliwiają uzyskanie prawidłowego wyniku konwersji wejściowej.
Decydowanie ogólnie, co jest siecią neuronową, możliwe jest podkreślenie głównych typów klasyfikacji. Przed przejściem do klasyfikacji musisz wejść do jednego wyrafinowania. Każda sieć ma pierwszą warstwę neuronów, które nazywa się wejściem.
Nie spełnia żadnych obliczeń i transformacji, jego zadanie polega tylko w jednym: wziąć i rozpowszechniać sygnały wejściowe przez resztę neuronów. Jest to jedyna warstwa, która jest wspólna dla wszystkich rodzajów sieci neuronowych, ich dalszą strukturą jest kryterium dla głównego podziału.
- Jednowarstwowa sieć neuronowa. Jest to struktura interakcji neuronów, przy czym po wejściu do danych wejściowych pierwsza warstwa wejściowa jest natychmiast przesyłana do warstwy wyników końcowej. Jednocześnie pierwsza warstwa wlotowa nie jest brana pod uwagę, ponieważ nie wykonuje żadnych działań, z wyjątkiem odbioru i dystrybucji, zostało to już powiedziane powyżej. A druga warstwa wytwarza wszystkie niezbędne obliczenia i przetwarzanie i natychmiast dają ostateczny wynik. Neurony wejściowe łączy się z główną warstwą synapsów, które mają inny współczynnik wagowy zapewniający wysokiej jakości relacje.
- Wielowarstwowa sieć neuralna. Ponieważ z definicji jest jasne, ten rodzaj sieci neuronowych oprócz warstw wejściowych i wyjściowych ma również warstwy pośrednie. Ich ilość zależy od stopnia złożoności samej sieci. Jest bardziej podobny do struktury biologicznej sieci neuronowej. Takie typy sieci zostały opracowane dość ostatnio, przed tym, wszystkie procesy zostały wdrożone za pomocą sieci jednowarstwowych. Odpowiednio takie rozwiązanie Ma znacznie więcej możliwości niż jej przodk. W procesie przetwarzania informacji każda warstwa pośrednia jest pośrednim etapem przetwarzania i dystrybucji informacji.
W zależności od kierunku dystrybucji informacji o synapsach z jednego neuronu do drugiego, możesz także klasyfikować sieci na dwie kategorie.
- Sieć dystrybucji bezpośredniej lub jednokierunkowej, która jest strukturą, w której sygnał przesuwa ściśle z warstwy wejściowej do wyjścia. Ruch sygnału w przeciwnym kierunku jest niemożliwy. Takie wydarzenia są dość szeroko rozpowszechnione i obecnie pomyślnie rozwiązały takie zadania jako rozpoznawanie, prognozy lub klastrowanie.
- Sieci z informacjami zwrotnymi lub nawracającym. Takie sieci umożliwiają sygnał poruszający się nie tylko bezpośrednio, ale w przeciwnym kierunku. Co to daje? W takich siecich wynik wyjściowy może powrócić do wejścia, wyjście neuronowe jest określane przez wagę i sygnały wejścia, i jest uzupełniane przez poprzednie wyjścia, które zwracane do wejścia. Takie sieci charakteryzuje się funkcją pamięci krótkoterminowej, na podstawie której sygnały są przywracane i uzupełniane podczas procesu przetwarzania.
Nie są to jedyne opcje dla klasyfikacji sieci.
Można je podzielić na jednorodną i hybrydową opierając się na rodzajach neuronów stanowiących sieć. A także na heteroasciaty lub autocjatywa, w zależności od metody sieci, z nauczycielem lub bez. Możesz także klasyfikować sieci w celu ich przeznaczenia.
Gdzie używają sieci neuronowych?
Sieci neuronowe służą do rozwiązania różnych zadań. Jeśli rozważymy zadania zgodnie z stopniem złożoności, nadaje się do rozwiązania najprostszych zadań program komputerowyWięcej niż 
pełne zadania wymagające prostej prognozowania lub przybliżonych rozwiązań równań, programy są wykorzystywane do przyciągnięcia metod statystycznych.
Ale zadania jeszcze bardziej złożonego poziomu wymagają zupełnie innego podejścia. W szczególności odnosi się to do rozpoznawania obrazów, mowy lub złożonego prognozowania. W głowie mężczyzny takie procesy występują nieświadomie, czyli rozpoznawanie i zapamiętywanie obrazów, osoba nie zdaje sobie sprawy, jak to się dzieje, a zatem nie może go kontrolować.
Zadania te pomagają rozwiązać sieci neuronowe, czyli to, że są one tworzone do wykonania procesów, których algorytmy są nieznane.
W ten sposób sieci neuronowe są szeroko stosowane w następujących obszarach:
- uznanie, a ten kierunek jest obecnie najszerszy;
- przewidywanie następnego kroku ta funkcja ma zastosowanie na rynkach aukcji i akcji;
- klasyfikacja danych wejściowych według parametrów, taka funkcja jest wykonywana przez roboty kredytowe, które są w stanie podjąć decyzję w zatwierdzeniu pożyczki dla człowieka, polegające na wejściowym zestawie różnych parametrów.
Neuralowe umiejętności sieci sprawiają, że są bardzo popularne. Można je wiele nauczyć, takich jak gry, rozpoznać określony głos i tak dalej. W oparciu o fakt, że sztuczne sieci są zbudowane na zasadzie sieci biologicznych, mogą być szkolone do wszystkich procesów, które osoba wykonuje nieświadomie.
Czym jest neuron i synapty?
Więc jaki jest neuron w kontekście sztucznej sieci neuronowej? W ramach tej koncepcji oznacza jednostkę, która wykonuje obliczenia. Otrzymuje informacje z warstwy wejściowej sieci, wykonuje proste obliczenia i zjada je z następującym neuronem. 
Sieć zawiera trzy typy neuronów: wejście, ukryte i wyjście. A jeśli sieć jest jednowarstwowa, nie zawiera ukrytych neuronów. Ponadto istnieje rodzaj jednostek, które mają nazwy przemieszczenia neuronu i neuronu kontekstowego.
Każdy neuron ma dwa typy danych: wejście i wyjście. W tym przypadku pierwsza warstwa dane wejściowe są równe wyjściowi. W innych przypadkach całkowite informacje o poprzednich warstwach spada na wejściu neuron, to przechodzi proces normalizacji, czyli wszystkie wartości spadające z żądanego zakresu są konwertowane przez funkcję aktywacji.
Jak wspomniano powyżej, sines jest relacją między neuronami, z których każdy ma swój własny stopień wagi. Wynika to z tej funkcji, że informacje wejściowe są modyfikowane podczas procesu transmisji. W procesie przetwarzania informacje przesyłane przez synapsy, z dużym wskaźnikiem wagi będą dominującym.
Okazuje się, że nie ma wpływu na wynik, a mianowicie synapsy, które dają określoną kombinację masy danych wejściowych, ponieważ same neurony za każdym razem wykonują całkowicie te same obliczenia.
Jednocześnie ciężary są ustawiane w losowej kolejności.
Schemat sieci neuronowej
Aby przedstawić zasadę działania sieci neuronowej, wymagane są umiejętności specjalne. W warstwie wejściowej neuronów istnieje pewne informacje. Jest przesyłany przez synaps do następnej warstwy, a każda synaps ma swój własny współczynnik wagowy, a każdy następny neuron może mieć kilka przychodzących synapsów.
W rezultacie informacje uzyskane w następującym neuronie są sumą wszystkich danych pomnożonych przez każdego współczynnika wagowego. Uzyskana wartość jest podstawiona w funkcji aktywacji, a informacje o wyjściu otrzymuje się, co jest przekazywane, aż osiągnie ostateczne wyjście. Pierwsze uruchomienie sieci nie podaje poprawnych wyników, ponieważ sieć nie jest jeszcze przeszkolona.
Funkcja aktywacji służy do normalizacji danych wejściowych. Istnieje wiele takich funkcji, ale można podświetlić kilka podstawowych mających najbardziej rozpowszechnione. Ich głównymi różnicami jest zakres wartości, w których działają.
- Funkcja liniowa F (x) \u003d x, najprostszy ze wszystkich możliwych, jest używany tylko do testowania utworzonej sieci neuronowej lub przesyłania danych w oryginalnej formie.
- Sigmoid jest uważany za najczęstszą funkcję aktywacji i ma formę F (X) \u003d 1/1 + E- ×; Jednocześnie jego zakres wartości od 0 do 1. Nazywany jest również funkcją logistyczną.
- Aby pokryć i ujemne wartości stosować hiperbolic style. F (x) \u003d E² × - 1 / E² × + 1 - Ten rodzaj ma tę funkcję i zakres, z którym ma od -1 do 1. Jeśli sieć neuronowa nie przewiduje użycia wartości ujemnych, to nie jest warto go użyć.
Aby ustawić dane sieci, które będą działać niezbędne fotele szkoleniowe.
Integracja jest licznikiem, który wzrasta wraz z każdym zestawem szkoleniowym.ERA jest wskaźnikiem sieci turystycznej sieci neuronowej, wskaźnik ten zwiększa za każdym razem, gdy sieć przechodzi cykl kompletnego zestawu sieci szkoleniowych.
W związku z tym, aby przeprowadzić poprawne szkolenia sieciowe, aby wykonać zestawy, konsekwentnie zwiększając wskaźnik ERA.
W trakcie szkolenia zostanie wykryta błędy. Jest to procentowy wskaźnik rozbieżności między uzyskanym a pożądanym wynikiem. Wskaźnik ten powinien się zmniejszyć w procesie zwiększania wskaźnika ERA, w przeciwnym razie, gdzieś błąd dewelopera.
Co to jest neuron przemieszczenia i na co jest potrzebne?
W sieciach neuronowych znajduje się inny rodzaj neuronów - neuron przemieszczenia. Różni się od głównego rodzaju neuronów przez fakt, że jego wejście i wyjście w każdym przypadku jest równe. W tym przypadku synapsy wejściowe nie mają takich neuronów.
Lokalizacja takich neuronów występuje jeden po drugim na warstwie i nie można je również połączyć z synapsami ze sobą. Umieszczenie takich neuronów na warstwie wyjściowej nie są odpowiednie.
Do czego ich potrzebne? Istnieją sytuacje, w których NeuroSet po prostu nie może znaleźć właściwej decyzji ze względu na fakt, że pożądany punkt będzie poza zasięgiem zasięgu. Jest to dla tego, co potrzebuje takich neuronów, aby móc przenieść obszar definicji.
Oznacza to, że waga Synapse zmienia zakręt funkcji funkcji, podczas gdy neuron przemieszczenia umożliwia zmianę wzdłuż osi współrzędnych, tak że sieć neuronowa była w stanie uchwycić obszar niedostępny bez zmiany. W tym przypadku zmiana może być przeprowadzona zarówno w prawo, jak i pozostawiona. Schematycznie neurony zmiany są zwykle nie wskazane, domyślnie ich waga jest brana pod uwagę przy obliczaniu wartości wejściowej.
Ponadto neurony przemieszczenia pozwolą na wynik w przypadku, gdy wszystkie inne neurony dają 0 jako parametr wyjściowy. W tym przypadku, niezależnie od wagi Synapse dla każdej kolejnej warstwy, ta wartość zostanie przesłana.
Obecność neuronu przemieszczenia poprawi sytuację i uzyskać inny wynik. Wykonalność wykorzystania neuronów przemieszczeń jest określana przez testowanie ich sieci bez nich i porównania wyników.
Ale ważne jest, aby pamiętać, że nie wystarczy stworzyć sieć neuronową, aby osiągnąć wyniki. Musi być przeszkolony, co również wymaga specjalne podejścia I ma własne algorytmy. Ten proces jest trudny do wywołania prosty, ponieważ jego wdrożenie wymaga pewnej wiedzy i wysiłku.
Nowe typy architektury sieci neuronowej pojawiają się stale i mogą być mylone. Zebraliśmy dla ciebie rodzaj łóżeczka, który zawiera najbardziej istniejące gatunki Ins. Chociaż wszystkie są prezentowane jako wyjątkowe, obrazy wskazują, że wiele z nich jest bardzo podobne.
Problem wyciągniętych wykresów jest to, że nie pokazują, w jaki sposób stosuje się odpowiednie sieci w praktyce. Na przykład klienci zmienności (Vae) wygląda na wszystkich prostych autokodrach (AE), ale ich procesy uczenia się różnią się znacząco. Przypadki użytkowania różnią się jeszcze bardziej dlatego, że Vae jest generatorem, który ma nowy hałas, aby uzyskać nową próbkę. AE po prostu porównuje dane uzyskane z najbardziej podobną próbką uzyskaną podczas treningu.
Warto zauważyć, że chociaż większość z tych skrótów jest ogólnie akceptowana, istnieją wyjątki. Pod RNN czasami implikuje rekurencyjną sieć neuronową, ale zazwyczaj oznaczają nawracające. Możesz także często spełnić stosowanie skrótu RNN, jeśli chodzi o ktoś Nawracający ns. Autokery staną również z tym problemem, gdy samodzielne pojemniki do anulowania hałasu (Vae, DAE) są nazywane po prostu samodzielnymi pojemnikami (AE). Ponadto wiele skrótów różni się liczbą liter "N" na końcu, ponieważ w niektórych przypadkach stosuje się "sieć neuronową", aw niektórych - tylko "sieć".
Dla każdej architektury zostanie podany bardzo krótki opis i link do artykułu, jest on dedykowany. Jeśli chcesz szybko zapoznać się z neuronymi sieciami od podstaw, podążaj przez nas przetłumaczone, składające się z zaledwie czterech kroków.
Networks Networks Divention Feed Forward Neural Networks, FF lub FFNN) i percepcja (Perceptrony, P) Bardzo prosty, przesyłają informacje od wejścia. Sieci neuronowe są często opisywane jako ciasto francuskie, gdzie każda warstwa składa się z wlotów, ukrytych lub wyjściowych komórek. Komórki tej samej warstwy nie są związane ze sobą, a sąsiednie warstwy są zwykle całkowicie podłączone. Najprostsza sieć neuronowa ma dwie komórki wejściowe i jedno wyjście, i mogą być stosowane jako model zaworów logicznych. FFNN jest zwykle dowiedzi się o sposobie odwrotnej rozkładu błędu, w którym sieć otrzymuje wiele danych wejściowych i wyjściowych. Proces ten nazywany jest treningiem z nauczycielem i różni się od uczenia się bez nauczyciela w tym w drugim przypadku zestaw sieci wyjściowej jest niezależnie. Powyższy błąd jest różnicą między wejściem a wyjściem. Jeśli sieć ma wystarczającą liczbę ukrytych neuronów, jest tooretycznie w stanie symulować interakcję między danymi wejściowymi i wyjściowymi. Prawie takie sieci są rzadko używane, ale często są one one one łączone z innymi typami, aby uzyskać nowe.
Sieć funkcje promieniowo podstawowe (Funkcja promieniowa, RBF) - To FFNN, który wykorzystuje podstawy promieniowe funkcje jako funkcje aktywacyjne. Więcej nie wyróżnia się 🙂
Neural Hopfield Network. (Sieć Hopfield, HN) - Jest to kompletna sieć neuronowa z symetryczną matrycą połączeń. Podczas otrzymania danych wejściowych każdy węzeł jest wejście, w procesie uczenia się jest ukryte, a następnie staje się wyjściem. Sieć jest szkolona w ten sposób: Wartości neuronów są instalowane zgodnie z żądanym szablonem, po czym obliczane są wagi, które nie są zmieniane w przyszłości. Po przejechaniu sieci do jednego lub więcej szablonów zawsze będzie on ograniczony do jednego z nich (ale nie zawsze - do pożądanego). Stabilizuje się w zależności od ogólnej sieci "energii" i "temperatury". Każdy neuron ma własny próg aktywacyjny, w zależności od temperatury, podczas przejścia, którego neuron bierze jedną z dwóch wartości (zwykle -1 lub 1, czasami 0 lub 1). Taka sieć jest często nazywana siecią z pamięcią asocyjną; Jako osoba, widząc połowę stołu, może przedstawić drugą połowę stołu, a ta sieć, otrzymując tabelę, połowę hałasu, przywraca ją do kompletnego.
Łańcuchy Markow. (Łańcuchy Markowa, MC lub dyskretne łańcuchy Markowa, DTMC) - Są to poprzedniki sieci Boltzmann (BM) i Hopfield (HN). Ich znaczenie można wyjaśnić w następujący sposób: Jakie są moje szanse, aby dostać się do jednego z następujących węzłów, jeśli jestem w tym? Każdy następny stan zależy tylko od poprzedniego. Chociaż w rzeczywistości łańcuch Markowa nie jest ns, są bardzo podobne. Ponadto łańcuchy Markova niekoniecznie kompletne połączenia.
Samochód Boltzmann. (Maszyna Boltzmanna, BM)jest bardzo podobny do sieci Hopfield, ale w nim niektóre neurony są oznaczone jako wejście, a niektóre są jak ukryte. Neurony wejściowe w przyszłości stają się wyjściem. Samochód Boltzmann to sieć stochastyczna. Szkolenie przechodzi przez metodę odwrotnej rozpowszechniania błędu lub zgodnie z algorytmem rozbieżności porównawczych. Ogólnie rzecz biorąc, proces uczenia się jest bardzo podobny do sieci Hopfield.
Ograniczony samochód Boltzmann. (Ograniczona maszyna Boltzmanna, RBM)zaskakująco podobny do samochodu Boltzmanna, a zatem w sieci Hopfield. Jedyną różnicą jest jej ograniczenia. W nim neurony tego samego typu nie są połączone. Ograniczony samochód Boltzmanna może być przeszkolony jako FFNN, ale z jednym niuansem: zamiast bezpośredniego przesyłania danych i zwrócić rozkład błędu, musisz przekazać dane najpierw w kierunku do przodu, a następnie w przeciwnym powietrzu. Po tym szkolenie jest przeszkolony metodą dystrybucji błędów bezpośrednich i odwróconej.
Autokoder. (Autoekoder, AE) Coś takiego jak FFNN, ponieważ jest to raczej inny sposób na wykorzystanie FFNN niż zasadniczo inna architektura. Główną ideą jest automatyczne kodowanie (w sensie kompresji, a nie szyfrowania). Sama sieć przypomina klepsydry, w nim ukryte warstwy mniej wejścia i wylotu i jest symetryczny. Sieć może być przeszkolona za pomocą odwrotnej rozkładu błędu za pomocą wejścia i ustawiania błędu równa różnicy między wejściem a wyjściem.
Cracking Carcoder. Rzadki autocentroder, SAE) - W pewnym sensie przeciwieństwo zwykle. Zamiast nauczać sieci, aby wyświetlić informacje w mniejszej "objętości" węzłów, zwiększamy ich numer. Zamiast zawędzić centrum, sieć jest tam napompowana. Sieci tego typu są przydatne do pracy z dużą liczbą małych właściwości zestawu danych. Jeśli uczą Ci sieć jako zwykły autokodera, nic użytecznego nie zostanie zwolnione. Dlatego też, oprócz danych wejściowych serwowane jest również specjalny filtr złamania, które brakuje tylko zdefiniowanych błędów.
Wariacje autokodrów(Variation AutoEncoder, VAE) Mają podobne do architektury AE, ale tracili je w innych: przybliżenie probabilistycznej dystrybucji próbek wejściowych. W tym celu pochodzili z samochodów Boltzmann. Niemniej jednak polegają na matematyce bayskiej, jeśli chodzi o probabilistyczne wnioski i niezależność, które są intuicyjne, ale są złożone w implementacjach. Jeśli uogólnimy, możemy powiedzieć, że ta sieć uwzględnia wpływ neuronów. Jeśli coś się dzieje w jednym miejscu, a coś innego jest w innym, a następnie te wydarzenia niekoniecznie są związane, a to powinno być brane pod uwagę.
Autokodry redukcji hałasu (Denising autoencoder, dae) - To jest AE, w którym dane wejściowe są podawane w stanie roamingu. Obliczamy błąd w ten sam sposób, a wyjście jest porównywane z hałaśliwym. Dzięki temu sieć dowiaduje się zwracać uwagę na szersze właściwości, ponieważ mały może się zmienić z hałasem.
Wpisz "głęboką wiarę" (Głębokie sieci wiary, DBN) - Jest to nazwa, która otrzymała rodzaj architektury, w której sieć składa się z kilku połączonych RBM lub Vae. Takie sieci są przeszkolone w bloku, a każda jednostka musisz mieć możliwość zakodowania poprzedniego. Ta technika nazywa się "chciwym uczeniem się", która polega na wyborze lokalnych optymalnych rozwiązań, które nie gwarantują optymalnego wyniku końcowego. Również sieć może być przeszkolona (metodą błędu wstecznego) wyświetlanie danych w postaci modelu probabilistycznego. Jeśli używasz nauki bez nauczyciela, stabilny model może być używany do generowania nowych danych.
Kompletne sieci neuronowe. (Konwiniczne sieci neuronowe, CNN) i głębokość neuronowych sieci (Głębokie konwojenne sieci neuronowe, DCNN)różnią się różnią się od innych rodzajów sieci. Zwykle są używane do przetwarzania obrazu, rzadziej dla audio. Typowy sposób korzystania z CNN jest klasyfikacją obrazów: Jeśli na obrazie znajduje się kota, sieć da "kot", jeśli jest pies - "Pies". Takie sieci zazwyczaj korzystają z "skanera", a nie wszystkie dane na raz. Na przykład, jeśli masz obraz 200 × 200, nie będzie natychmiast przetwarzać wszystkich 40 tysięcy pikseli. Zamiast tego sieć ta rozważa kwadrat o rozmiarze 20 x 20 (zwykle z lewego górnego kąta), a następnie przenosi 1 piksel i uważa nowy kwadrat itp Wejścia te są następnie przesyłane przez warstwy składane, w których nie wszystkie węzły są połączone. Warstwy te mają przycisku ściskającego o głębokości, a częste stopnie są często stosowane: 32, 16, 8, 4, 2, 1. w praktyce, FFNN jest przymocowany do końca CNN w celu dalszego przetwarzania danych. Takie sieci nazywane są głęboko (DCNN).
Wdrażanie sieci neuronowych. (Sieci Deconvolucjonalne, DN)Nazywane także odwrotne sieci graficzne są odwrotne do sieci Neural Neural. Wyobraź sobie, że przesyłasz słowo "Cat" sieć i generuje zdjęcia z kotami, podobnych do prawdziwych obrazów kotów. DNN można również połączyć z FFNN. Warto zauważyć, że w większości przypadków sieć nie jest przesyłana przez ciąg, ale który binarny wektor: na przykład,<0, 1> - To jest kot,<1, 0> - pies i<1, 1> - I kot i pies.
Ivan Biryukov, Główna wiadomość
Ponieważ Yandex wykorzystuje Twoje dane i uczenie maszyn do personalizacji usług.
Zacznijmy rozważyć materiał z zapoznania się i określenia samej koncepcji sztucznego systemu neuronowego.
można uznać za analogowy kompleks obliczeniowyktóry wykorzystuje proste elementy przetwarzania danych, głównie podłączonych do siebie równolegle. Elementy przetwarzania danych są wykonywane przez bardzo proste operacje logiczne lub arytmetyczne na ich danych wejściowych. Podstawą funkcjonowania sztucznego systemu neuronowego jest to, że współczynniki wagi są związane z każdym elementem takiego systemu. Te współczynniki masy reprezentują informacje przechowywane w systemie.Schemat typowego sztucznego neuronu
Neuron może mieć wiele wejść, ale tylko w jedną stronę. Ludzki mózg zawiera w przybliżeniu neurony, a każdy neuron może mieć tysiące połączeń z innymi. Sygnały wejściowe Neuron są pomnożone przez współczynniki masy ciała i dodają do uzyskania całkowitego wejścia do neuronu - JA.:
Figa. 1. Nazwa sztuczna neuronowa, która wiąże wyjście neuronowe za pomocą wejść nazywany jest funkcją aktywacyjną. Ma widok funkcji sigmoidalnej θ
. Formalizację reakcji neuronowej jest to, że początkowy sygnał jest wysyłany do jednej z granic podczas uzyskiwania bardzo małych i bardzo dużych sygnałów wejściowych. Ponadto wartość progowa jest połączona z każdym neuronem θ
Który w formule do obliczania sygnału wyjściowego jest potrącane z całkowitego sygnału wejściowego. W rezultacie sygnał wyjściowy neuron-o jest często opisany w następujący sposób: struktura sieci z przeciwną dystrybucją "SRC \u003d" https://libtime.ru/uploads/images/00/01/2014 / 06/27 / Set-s-domnym-rasprodranniyem.png "alt \u003d" (! Lang: Struktura sieciowa z odwrotnością" width="450" height="370">
Рис. 2. Сеть с обратным распространением
!} OdwrócićZ reguły jest on podzielony na trzy segmenty, chociaż można również utworzyć dodatkowe segmenty. Segmenty (segment) między segmentami wejściowymi i wyjściowymi są nazywane ukrytymi segmentami, ponieważ świat zewnętrzny postrzega tylko segmenty wejściowe i wyjściowe. Sieć, która oblicza wartość pracy logiki "z wyłączeniem lub", daje prawdziwą wartość na wyjściu, tylko w przypadkach, w których istnieją prawdziwe wartości na wszystkich jego wejściach lub na wszystkich wejść to błędne wartości. Liczba węzłów w sektorze ukrytym może się różnić w zależności od celu projektu. Charakterystyka sieci neuronowych
Należy zauważyć, że sieci neuronowe nie wymagają programowania w zwykłym znaczeniu tego słowa. Dla sieci neuronowych stosuje się specjalne algorytmy do nauczania sieci neuronowych, takich jak dystrybucja licznika i odwrotna dystrybucja. Programista "Programy" sieć, ustawiając dane wejściowe i odpowiednie wyjście. Sieć uczy się, automatycznie dostosowując współczynniki masy dla połączeń synaptycznych między neuronami. Współczynniki ważenia, wraz z progi Neurony, określają charakter dystrybucji danych w sieci, a zatem ustaw właściwą odpowiedź na dane używane w procesie uczenia się. Szkolenie sieciowe w celu uzyskania poprawnych odpowiedzi może wymagać dużo czasu. Ile zależy od tego, ile zdjęć należy nauczyć podczas szkolenia sieci, a także na możliwościach zastosowanego sprzętu i pomocniczego oprogramowanie. Jednak po zakończeniu szkolenia sieć jest w stanie udzielić odpowiedzi z dużą prędkością. Według architektura sztuczny system neuronowy Różni się od innych systemów obliczeniowych. Klasyczny system informacyjny wdraża możliwość podłączenia dyskretnych informacji z elementami pamięci. Na przykład zwykle system informacyjny Zapisuje dane na określonym obiekcie w grupie sąsiednich elementów pamięci. W związku z tym możliwość manipulacji dostępu i danych osiąga się, tworząc wzajemnie jednoznaczną komunikację między atrybutami obiektów a adresem komórek pamięci, w których są rejestrowane. W przeciwieństwie do takich systemów, modele sztucznych systemów neuronowych są opracowywane na podstawie nowoczesnych teorii funkcjonowania mózgu, zgodnie z którym informacje są prezentowane w mózgu za pomocą współczynników wagowych. W tym przypadku nie istnieje bezpośrednia korelacja między określoną wartością współczynnika wagowego i określonego elementu zapisanych informacji nie istnieje. Taka rozproszona prezentacja informacji jest podobna do technologii ochrony i prezentacji obrazu, która jest używana w hologramach. Według tej technologii linia hologram działa jako kraty dyfrakcyjne. Z ich pomocą, gdy przechodzi laserowe wiązki, zapisany obraz jest jednak odtwarzany, sama dane nie są bezpośrednio interpretowane.
Sieć neuronowa jako sposób rozwiązania problemu. Sieć neuronowa Działa jako akceptowalne środki rozwiązania problemu, gdy istnieje duża liczba danych empirycznych, ale nie ma algorytmu, który byłby w stanie zapewnić wystarczająco dokładny roztwór z niezbędną prędkością. W tym kontekście technologia prezentacji danych sztucznego systemu neuronowego ma znaczne korzyści na innych technologia informacyjna. Te zalety Można go sformułować w następujący sposób: - Pamięć neuralna jest tolerancyjna. Podczas usuwania poszczególnych części sieci neuronowej pojawia się tylko spadek jakości informacji, jest on zachowany, ale nie w pełni zniknął. Dzieje się tak, ponieważ informacje są przechowywane w formularzu rozproszonym.
- Jakość informacji w sieci neuronowej, która podlega zmniejszeniu zmniejsza się stopniowo, proporcjonalnie do tej części sieci, został usunięty. Katastrofalna utrata informacji nie występuje.
- Dane w sieci neuronowej są przechowywane naturalnie z pamięcią stowarzyszoną. Pamięć asocjacyjna nazywa się taką pamięcią, w której wystarczy, aby wyszukać częściowo reprezentowane dane, aby w pełni przywrócić wszystkie informacje. Jest to różnica między pamięcią stowarzyszonej zwykła pamięćW przypadku przeprowadzania danych, określając dokładny adres odpowiednich elementów pamięci.
- Pozwól, aby wykonać ekstrapolację i interpolację na podstawie przechowywanych w nich informacji. Oznacza to, że uczenie się umożliwia podanie sieci możliwości wyszukiwania ważnych funkcji lub łączy danych. Po tym sieć jest w stanie ekstrapolować i wykrywać linki do nowych danych, które nadchodzi do niego. Na przykład, w jednym eksperymencie, sieć neuronowa została przeszkolona na hipotetycznym przykładzie. Po ukończeniu studiów sieć zyskała zdolność do prawidłowej odpowiedzi na pytania, dla których szkolenie nie zostało przeprowadzone.
- Sieci neuronowe są plastikowe. Nawet po usunięciu pewnej liczby neuronów sieć może zostać zwrócona na poziom podstawowy (oczywiście, jeśli pozostała wystarczająca liczba neuronów). Taka funkcja jest również charakterystyczna dla ludzkiego mózgu, w którym można uszkodzić indywidualne części, ale z czasem, przy czym osiągnięto podstawowy poziom umiejętności i wiedzy.
SIECI NEURONOWE Sztuczny, wielowarstwowy wysoki równoległy (tj. Z dużą liczbą, niezależnie równoległych elementów roboczych) struktury logiczne składające się z formalnych neuronów. Początek teorii sieci neuronowych i neurokomputery Umieść pracę amerykańskich neurofizjonistów W. Mac Callaca. a U. Pitts "Logiczne obliczenie pomysłów związanych z aktywnością nerwową" (1943), w którym zaproponowali model matematyczny biologiczny neuron. Wśród podstawowych prac powinny być przydzielone przez model D. Habba, który w 1949 r. Zaproponował prawo szkolenia, który był punktem wyjścia dla algorytmów uczenia się sztucznych sieci neuronowych. W dalszym rozwoju teorii sieci neuronowej, monografia amerykańskiego neurofizjologa F. Rosenblatt "Zasady neurodynamicy", w których opisał szczegółowo schemat PercepTron (urządzenie, które symuluje proces przekonania informacji przez ludzki mózg ). Jego pomysły zostały opracowane w dziełach naukowych wielu autorów. W latach 1985-86. Teoria sieci neuronowych otrzymała "impuls technologiczny", spowodowany możliwością modelowania sieci neuronowych na dostępnej i wysokiej wydajności i wysokiej wydajności komputery osobiste . Teoria sieci neuronowej nadal rozwija się aktywnie na początku XXI wieku. Według ekspertów znaczny wzrost technologiczny w projektowaniu sieci neuronowych i neurokomputerów jest oczekiwany w najbliższej przyszłości. W ostatnich latach otwarto wiele nowych funkcji sieci neuronowych, a praca w tym obszarze znacząca wkład w przemyśle, nauki i technologii, mają duże znaczenie gospodarcze.
Główne kierunki korzystania z sieci neuronowych
Potencjalne zastosowania sztucznych sieci neuronowych są te, w których ludzka inteligencja jest nieskuteczna, a tradycyjne obliczenia sprzętowe lub są fizycznie niewystarczające (tj. Nie odzwierciedlają ani słabo odzwierciedlają prawdziwe procesy fizyczne i obiekty). Znaczenie wykorzystania sieci neuronowych (tj neurokomputerów) zwiększa się wiele razy, gdy pojawia się potrzeba rozwiązania słabe sformalizowane zadaniah. Podstawowe obszary wykorzystania sieci neuronowych: automatyzacja procesu klasyfikacji, automatyzacji przewidywania, automatyzację procesu rozpoznawania, automatyzacja procesu podejmowania decyzji; Zarządzanie, kodowanie i dekodowanie informacji; Przybliżenie zależności itp.
Korzystając z sieci neuronowych, ważne zadanie w tej dziedzinie jest skutecznie rozwiązane. telekomunikacja - Projektowanie i optymalizacja sieci komunikacyjnych (znalezienie optymalnej ścieżki ścieżki między węzłami). Oprócz sterowania trasowaniem przepływu, sieci neuronowe są wykorzystywane do uzyskania skutecznych rozwiązań w projektowaniu nowych sieci telekomunikacyjnych.
Rozpoznawanie mowy - Jedno z najpopularniejszych obszarów sieci neuronowych.
Inny obszar - cena i produkcja (Straty z nieoptymalnego planowania produkcji są często niedoceniane). Ponieważ popyt i warunki sprzedaży produktów zależą od czasu, sezonu, wskaźników walutowych i wielu innych czynników, wielkość produkcji powinna być elastycznie różna w celu optymalnego wykorzystania zasobów (system sieci neuralnych wykryje złożone zależności między reklamą Koszty, wolumeny sprzedaży, cena, ceny konkurencyjne, dzień tygodnia, sezon itp.). W wyniku korzystania z systemu optymalna strategia produkcji jest wybrana z punktu widzenia maksymalizacji sprzedaży lub zysków.
Dla analiza rynku konsumenckiego (Marketing) Gdy zwykłe (klasyczne) metody przewidywania odpowiedzi konsumentów mogą nie być wystarczająco dokładne, predykcyjny system sieci neuronowy stosuje się z architekturą adaptacyjną neuranulator.
Popyt na badania Pozwala zachować działalność firmy w kontekście konkurencji, tj. W celu utrzymania stałego kontaktu z konsumentami za pośrednictwem "opinii". Duże firmy prowadzą badania konsumentów, aby dowiedzieć się, które czynniki są decydujące dla nich przy zakupie tego produktu lub usługi, dlaczego w niektórych przypadkach preferencje są przyznawane konkurentom, a których konsument towarów chciałby zobaczyć w przyszłości. Analiza wyników takiej ankiety jest dość trudnym zadaniem, ponieważ istnieje duża liczba skorelowanych parametrów. System Neural Network pozwala zidentyfikować złożone zależności między czynnikami popytu, przewidywanie zachowań konsumentów podczas zmiany polityki marketingowej, znajdź najważniejsze czynniki i optymalne strategie reklamowe, a także przekształcenie segmentu konsumentów, najbardziej obiecujące dla tego produktu .
W diagnostyka medyczna Sieci neuronowe są używane na przykład, aby zdiagnozować przesłuchanie u niemowląt. Celowy system diagnostyczny przetwarza zarejestrowane "spowodowane potencjałami" (odpowiedzi mózgu), objawiając w postaci wybuchów na elektroencefalogram, w odpowiedzi na bodziec dźwiękowy, syntetyzowany podczas procesu badania. Zwykle, na pewną diagnozę słuchu dziecka, doświadczony ekspertowy audiolog musi być utrzymywany do 2000 testów, co trwa około godziny. System oparty na sieci neuronowej jest w stanie określić poziom przesłuchania na 200 obserwacji w ciągu kilku minut, a bez udziału wykwalifikowanego personelu.
Sieci neuronowe mają również zastosowanie do prognozowania trendy krótkoterminowe i długoterminowe W różnych dziedzinach (finansowych, ekonomicznych, bankowości itp.).
Struktura sieci neuronowych
Układ nerwowy i mózg ludzki składają się z neuronów związanych włóknami nerwowymi. Włókna nerwowe są w stanie przesyłać impulsy elektryczne między neuronami. Wszystkie procesy nadawania podrażnienia z naszej skóry, uszu i oczu do mózgu, procesy działań myślenia i kontrolowania - wszystko to jest realizowane w żywym organizmie jako transmisję impulsów elektrycznych między neuronami.
Biologiczny neuron.(Komórka) ma jądro (jądro), a także procesy włókien nerwowych dwóch typów (rys. 1) - Dendryty (Dendryty), dla których akceptowane są impulsy (niesie sygnały), a jedynym aksonem (Axon) , W którym neuron może przekazać puls (niesie sygnały). Akson Kontakt Dendryty innych neuronów poprzez edukację specjalną - synapsy (synapsy), które wpływają na moc transmitowanego impulsu. Struktura składająca się z populacji dużej liczby takich neuronów była nazwa biologicznej (lub naturalnej) sieci neuronowej.
Wygląd formalny neuron. w dużej mierze ze względu na badanie neuronów biologicznych. Formalny neuron (zwany dalej - Neuron) jest podstawą każdej sztucznej sieci neuronowej. Neurony są stosunkowo prostymi, pojedynczymi elementami, które naśladują działanie neuronów mózgu. Każdy neuron charakteryzuje się obecnym stanem przez analogię z komórek nerwowych mózgu, które mogą być podekscytowane i wstrzykiwane. Sztuczny neuror, a także jego naturalny prototyp, ma grupę synapsów (wejść), które są podłączone do wyjść innych neuronów, axon - podłączenie wyjściowe tego neuronu, z którego sygnał wzbudzenia lub hamowania przychodzi do synaps innych neuronów.
Formalny neuron jest elementem logicznym z $ N $ wejściami, ($ n + 1 $) według współczynników wagowych, converter Sverder i nieliniowy. Najprostszy formalny neuron prowadzący logiczną transformację $ Y \u003d tekst (znak) sum_ (i \u003d 0) ^ (n) a_ix_i $ Sygnały wejściowe (które np są sygnały wyjściowe innych. Formalne neurony N. z.) W sygnale wyjściowym, pokazane na FIG. jeden.
Tutaj $ Y $ to wartość wyjścia formalnego neuronu; $ a_i $ - współczynniki wagi; $ X_I $. - Wartości wejściowe formalnego neuronu ($ X_I∈ Left (0.1 Prawo), x_0 \u003d 1 $). Proces obliczania wartości wyjściowej formalnego neuronu jest przepływ strumienia danych i ich konwersji. Po pierwsze, dane są przenoszone do formalnej jednostki wejściowej neuronu, gdzie początkowe dane mnożą się do odpowiednich współczynników masy itd. N. wagi synoptyczne (zgodnie z synapsami neuronów biologicznych). Współczynnik wagowy jest miarą, która określa, ile odpowiedniej wartości wejściowej wpływa na stan formalnego neuronu. Współczynniki wagi mogą się różnić w zależności od szkoleniech, N. Architektura, reguły uczenia się itp. Uzyskane wartości są konwertowane na super w jedną wartość liczbową $ g $ (za pomocą sumowania). Następnie, aby określić produkcję formalnego neuronu w bloku konwersji nieliniowej (wdrażanie stosunku przekładni) $ g $ w porównaniu z pewną liczbą (progiem). Jeśli suma jest większa niż wartość progowa, formalny neuron generuje sygnał, w przeciwnym razie sygnał będzie zerowy lub hamowanie. W tym formalnym neuronie stosuje się konwersję nieliniową $$ tekst (znak) (g) \u003d początek (przypadki) 0, SOL.< 0 \\ 1,\; g ⩾ 0 \end{cases},\quad \text{где}\,\,g = \sum_{i=0}^N a_i x_i.$$
Wybór struktury sieci neuronowej przeprowadza się zgodnie z cechami i złożonością zadania. Teoretycznie liczba warstw i liczba neuronów w każdej warstwie sieci neuronowej może być arbitralna, ale w rzeczywistości jest ograniczona przez zasoby komputerowe lub specjalistyczny układ, który jest zwykle realizowany przez sieć neuronową. W tym przypadku, jeśli funkcja pojedynczego skoku jest używana jako funkcja aktywacji dla wszystkich neuronów sieci, neuralna sieć jest nazywana wielowarstwowy Persheppono.m.
Na rys. 3 pokazy ogólny schemat Wielowarstwowa sieć neuralna z kolejnymi połączeniami. Równoległość o wysokiej obróbce uzyskuje się, łącząc dużą liczbę formalnych neuronów na warstwy i związki w określonym sposobie różnych neuronów między sobą.
W ogólnym przypadku sieciowanie i sprzężenia zwrotne z konfigurowalnymi współczynnikami wagowymi można wprowadzić do tej struktury (rys. 4).
Sieci neuronowe są złożonymi systemami nieliniowymi z ogromną liczbą stopni swobody. Zasada, dzięki której przetwarzają informacje różni się od zasady stosowanej w komputerach opartych na procesorach o architekturze w tle-Neumanov - z logiczną podstawą i, a nie (patrz J. Tła Neuman., Kalkulator). Zamiast klasycznego programowania (jak w tradycyjnym systemy obliczeniowe.) Stosuje się szkolenie sieci neuronowej, która jest zmniejszona, z reguły, w celu ustalenia współczynników masy w celu zoptymalizowania określonego kryterium jakości sieci neuronowej.
Algorytmy sieci neuronowej
Algorytm sieci neuronowej do rozwiązywania problemów nazywany jest procedurą obliczeniową, w pełni lub w większości wdrażana w postaci sieci neuronowej określonej struktury (na przykład wielowarstwowej sieci neuronowej o sekwencyjnych lub poprzecznych między warstwami neuronów formalnych ) z odpowiednim algorytmem współczynników wagowych. Podstawą rozwoju algorytmu sieci neuronowej jest systematyczne podejście, w którym proces rozwiązywania problemu jest reprezentowany jako funkcjonowanie w czasie pewnego systemu dynamicznego. Aby go zbudować, konieczne jest określenie: obiektu działającego jako sygnał wejściowy sieci neuronowej; Obiekt działający jako sygnał wyjściowy sieci neuronowej (na przykład bezpośrednio roztworu lub niektórych jego charakterystyki); pożądany (wymagany) sygnał wyjściowy sieci neuronowej; Struktura sieci neuronowej (liczba warstw, linki między warstwami, obiektami, które służą jako współczynniki wagowe); Funkcja błędu systemu (charakteryzująca odchylenie żądanego sygnału wyjściowego sieci neuronowej z rzeczywistego sygnału wyjściowego); Kryterium jakości systemu i funkcjonalność jego optymalizacji, w zależności od błędu; Wartość współczynników masy (na przykład, określona przez analitycznie bezpośrednio z ustawiania problemu, przy użyciu niektórych metod lub procedur liczbowych do konfigurowania współczynników wagowych sieci neuronowej).
Liczbę i rodzaj formalnych neuronów w warstwach, a także liczbę warstw neuronów są wybierane w oparciu o specyfikę zadań i żądanej jakości rozwiązania. Sieć neuronowa w procesie ustalenia konkretnego problemu jest uważana za wielowymiarowy system nieliniowy, który w trybie iteratycznym celowo wyszukuje optymalną funkcjonalną, kwantyfikującą jakość rozwiązania zadania. W przypadku sieci neuronowych, jako wielowymiarowe nieliniowe obiekty sterujące, algorytmy do konfigurowania zestawu współczynników masy. Główne etapy badania sieci neuronowej i konstruowanie algorytmów ustawień (adaptacja) ich współczynników wagowych obejmują: badanie właściwości sygnału wejściowego dla różnych trybów sieci neuronowej (sygnał wejściowy sieci neuronowej jest, Z reguły informacje wejściowe i wskazanie tzw "nauczyciela I" sieci neuronowej); Wybór kryteriów optymalizacji (o probabilistycznym modelu świata zewnętrznego, takie kryteria mogą być minimalizuje średnią funkcję ryzyka, maksymalnie z prawdopodobieństwem afektywnym, w szczególności z ograniczeniami poszczególnych składników średniej funkcji ryzyka); Opracowanie algorytmu do znalezienia ekstremum funkcjonalnych optymalizacji (na przykład w celu wdrożenia algorytmów wyszukiwania dla lokalnych i globalnych ekstremów); konstruowanie algorytmów do adaptacji współczynników sieci neuronowej; Analiza niezawodności i metod diagnozowania sieci neuronowej itp.
Należy zauważyć, że wprowadzenie opinii i w rezultacie rozwój algorytmów do ustawiania współczynników w latach 1960-80 miał czysto teoretyczne znaczenie, ponieważ nie było praktycznych zadań odpowiednich do takich struktur. Tylko pod koniec lat osiemdziesiątych - na początku lat 90. zaczęły pojawiać takie problemy i najprostsze struktury z konfigurowalnymi sprzężeniem zwrotnym, aby rozwiązać je (tzw. Powtarzają się sieci neuronowe). Deweloperzy w dziedzinie technologii sieci neuronowych zaangażowali nie tylko poprzez tworzenie algorytmów do konfigurowania wielowarstwowych sieci neuronowych i algorytmów sieci neuronowych do rozwiązywania różnych zadań, ale także najskuteczniejszych (w bieżącym rozwoju technologii elektronicznych) emulatorów sprzętowych (specjalne programy, które są Ma na celu uruchomienie jednego systemu w powłoce innych) algorytmów sieci neuronowych. W latach 60., przed pojawieniem się mikroprocesora, najskuteczniejsze emulatory sieci neuronowych miały analogowe wdrażanie otwartych sieci neuronowych z rozwiniętymi algorytmami konfiguracji na komputerach uniwersalnych (czasami systemy na elementach adaptacyjnych z pamięcią analogową). Taki poziom rozwoju elektroniki odnoszący się do wprowadzenia przekazywania wiązań w strukturze sieci neuronowych. Doprowadziło to do znacznego zmniejszenia liczby neuronów w sieci neuronowej przy zachowaniu jakości rozwiązywania problemów (na przykład dyskryminującą zdolność podczas rozwiązywania zadań rozpoznawania obrazu). Badania w latach 1960-70 w dziedzinie optymalizacji struktur sieci neuronowych z obligacjami przekrojowymi z pewnością znajdą rozwój wdrażania memristor Neural Systems. [Memristor (pamięć - pamięć - pamięć i rezystor - odporność elektryczna) Element pasywny w mikroelektronice zdolny do zmiany oporu w zależności od zasilania przez nią], biorąc pod uwagę ich specyfikę pod względem analogowej do cyfrowej przetwarzania informacji i bardzo znaczącej liczby konfigurowalnych współczynników. Specyficzne wymagania zadań zastosowań określono pewne cechy struktur sieci neuronowych przy użyciu algorytmów konfiguracji: kontinuum (z lat. Konturyum jest ciągłą, stałą) liczbą zajęć, gdy instrukcje "nauczyciela" jest utworzone jako ciągła wartość funkcji w pewnym zakresie zmian; Rozwiązania kontinuum wielowarstwowej sieci neuronowej generowanej przez wybór ciągłej funkcji aktywowania neuronu ostatniej warstwy; Kontinuum liczby cech generowanych przez przejście w charakterystycznej przestrzeni reprezentującej sygnał wyjściowy w postaci wektora liczb realnych $ N $ w rzeczywistości w pewnym zakresie zmiany argumentu; Kontynuum liczby znaków, w rezultacie wymaga określonego oprogramowania i wdrożenia sprzętu sieci neuronowej; Opcja znaków kontinuum przestrzeni wejściowej została wdrożona w problemie rozpoznawania okresowych sygnałów bez konwersji ich za pomocą konwerter analogowo-cyfrowy (ADC) na wejściu do systemu i wdrożenie analogowej do cyfrowej sieci neuronowej; Continuum liczba neuronów na warstwie; Wdrożenie wielowarstwowych sieci neuronowych z kontinuum klas i rozwiązań prowadzi się poprzez wybór odpowiednich typów funkcji aktywowania neuronów ostatniej warstwy.
Tabela przedstawia systematyczny zestaw wariantów algorytmów do konfigurowania wielowarstwowych sieci neuronowych w przestrzeni "Sygnał wejściowy - Space". Przedstawiono wiele wariantów charakterystyki sygnałów wejściowych i wyjściowych sieci neuronowych, dla których przedstawiono algorytmy do ustawiania współczynników opracowanych przez rosyjską szkołę naukową w latach 1960-70. Sygnał na wejściu sieci neuronowej jest opisany przez liczbę klas (gradacje) obrazów reprezentujących instrukcje "nauczyciela". Sygnał wyjściowy sieci neuronowej jest ilościowy opis rozwiązań. Tabela otrzymuje klasyfikację wariantów funkcjonowania sieci neuronowych dla różnych typów sygnałów wejściowych (2 klas, $ K $ klas, konsolidacja klas) i różne opcje ilościowe dotyczące ilości przestrzeni rozwiązań (2 decyzje, $ k_p $ rozwiązania, Rozwiązania kontinuum). Liczby 1, 7, 8 Obecnie określone opcje funkcjonowania sieci neuronowych.
Stół. Zestaw opcji do ustawień algorytmów
| Space (liczba) Rozwiązania | Sygnał wejściowy |
||||
| Klasa 2. | $ K $ klas | Klasy kontinuum. | |||
| 2 | 1 | 7 | 8 | ||
| $ K_p $. | $ K_p \u003d 3 USD | 3a. | $ K lt k_p $ | 9 | 10 |
| $ K \u003d k_p $ | 2 | ||||
| $ K_p \u003d tekst (const) $ | 3b. | $ K gt k_p $ | 4 | ||
| Kontinuum | 5 | 6 | 11 | ||
Główne zalety sieci neuronowych jako logicznej podstawy algorytmów do rozwiązywania złożonych zadań są: niezmienność (niezależność, niezależność) metod syntezy sieci neuronowych o wymiarach oznak znaków; Możliwość wyboru struktury sieci neuronowych w znacznym zakresie parametrów, w zależności od złożoności i specyfiki rozwiązania problemu w celu osiągnięcia żądanej jakości rozwiązania; adekwatność obecnych i przyszłych technologii mikroelektroniki; Tolerancja awarii w sensie jest mała, a nie katastrofalna zmiana jakości rozwiązania problemu, w zależności od liczby elementów nie powiodło się.
Neural sieci - prywatny widok obiektu sterowania w systemie adaptacyjnym
Sieci neuronowe były w teorii zarządzania jednym z pierwszych przykładów przejścia z kontroli najprostszych liniowych systemów stacjonarnych do kontroli złożonych systemów nieliniowych, nie stacjonarnych, wielowymiarowych, wielofunkcyjnych. W drugiej połowie lat 60. urodził się metodologia syntezy sieci neuronowych, która opracowała i została pomyślnie zastosowana w ciągu najbliższych prawie pięćdziesięciu lat. Struktura ogólna Ta technika jest prezentowana na rys. pięć.
Sygnały wejściowe sieci neuronowych
Probabilistyczny model otaczającego świata jest podstawą technologii sieci neuronowych. Podobny model jest podstawą statystyk matematycznych. Sieci neuronowe miały miejsce w czasie, gdy eksperymentatorzy wykorzystujący metody statystyk matematycznych zostały zapytane: "I dlaczego powinniśmy opisać funkcje dystrybucji wejściowych sygnałów losowych w postaci określonych wyrażeń analitycznych (dystrybucja normalna, dystrybucja Poissona itp.) ? Jeśli jest poprawny i istnieje jakiś rodzaj fizycznego powodu, to zadanie przetwarzania losowych sygnałów staje się dość proste. "
Specjaliści w technologiach sieci neuronowych powiedzieli: "Nie wiemy nic o funkcji dystrybucji sygnałów wejściowych, odmawiamy formalnie opisać funkcję dystrybucji sygnałów wejściowych, nawet jeśli Suzim Suzim klasy rozwiązanych zadań. Uważamy, że funkcje rozkładu kompleksu sygnałów wejściowych, nieznanych i rozwiążemy prywatne zadania w podobny sposób niepewność priori (I.E. Niekompletność opisu; nie ma informacji i możliwych wyników). " Dlatego sieci neuronowe na początku lat 60. były skutecznie stosowane w rozwiązywaniu zdjęć rozpoznawania zdjęć. Ponadto zadanie uznawania obrazów zostało potraktowane jako zadanie przybliżenia wielowymiarowej funkcji losowej odbierania wartości $ k $ wartości, gdzie $ k $ jest liczbą zdjęć obrazów.
Poniżej przedstawiono pewne sposoby działania wielowarstwowych sieci neuronowych, określonych przez charakterystykę losowych sygnałów wejściowych, dla których opracowano pod koniec lat 60. algorytmy do ustawień współczynników.
Szkolenie sieci neuronowych.
Jest oczywiste, że funkcjonowanie sieci neuronowej, tj. Działania, które są w stanie wykonać, zależy od wielkości połączeń synoptycznych. Dlatego, ustawiając strukturę sieci neuronowej, która spełnia pewne zadanie, deweloper musi znaleźć optymalne wartości dla wszystkich współczynników wagowych $ W $. Ten etap nazywa się nauczaniem sieci neuronowej, a na tym, jak się ona zostanie zakończona, zdolność sieci do podjęcia decyzji podczas operacji problemu. Najważniejsze parametry uczenia się są: jakość wyboru współczynników wagowych i czas, w którym należy się spodziewać. Z reguły oba te parametry są związane z odwrotną zależnością i muszą być wybrane na podstawie kompromisu. Obecnie wszystkie algorytmy do nauczania sieci neuronowych można podzielić na dwie duże klasy: "z nauczycielem" i "bez nauczyciela".
A priori prawdopodobieństwo zajęć
Ze wszystkimi niewydolnością informacji a priori informacji na temat funkcji dystrybucji sygnałów wejściowych, ignorowanie niektórych przydatnych informacji może prowadzić do utraty rozwiązania jakości problemu. Dotyczy to przede wszystkim prawdopodobieństwa a priori pojawienia się zajęć. Algorytmy zostały opracowane do konfigurowania wielowarstwowych sieci neuronowych, biorąc pod uwagę dostępne informacje na temat prawdopodobieństw klapy. Odbywa się to w takich zadaniach jako rozpoznawanie liter w tekście, gdy tego języka Prawdopodobieństwo wyglądu każdej litery jest znane, a informacje te muszą być stosowane przy konstruowaniu algorytmu do ustawiania współczynników wielowarstwowej sieci neuronowej.
Kwalifikacje "nauczyciele"
Sieć neuralna jest nakłada wartości parametrów wejściowych i wyjściowych, a także dostosowuje ciężary łączy synaptycznych przez niektóre wewnętrzne algorytm. Szkolenie "Z nauczycielem" sugeruje, że dla każdego wektora wejściowego znajduje się wektor docelowy reprezentujący wymagany wynik. Ogólnie rzecz biorąc, kwalifikacje "nauczyciela" mogą różnić się na różne klasy obrazów. Razem nazywani przedstawiciel lub wybór szkolenia. Zwykle sieć neuronowa jest przeszkolona na pewnej liczbie takich próbek. Przedstawiony jest wektor wyjściowy, wyjście sieci neuronowej jest obliczane i porównywane z odpowiednim wektorem docelowym, różnica (błąd) jest obliczany za pomocą sprzężenie zwrotne Jest podawany w sieci neuronowej i waży zmianę zgodnie z algorytmem, starając się zminimalizować błąd. Przedstawione są wektory edukacyjne wektory, błędy i wagi są obliczane dla każdego wektora, aż pojawi się błąd na całej tablicy szkoleniowej osiągnie dopuszczalny niski poziom.
W zadaniach rozpoznawania obrazów, domyślnie, domyślnie kwalifikacje "nauczyciela" jest kompletne, tj. Prawdopodobieństwo właściwego przypisania do "nauczyciela" obrazów na jedną lub inną klasę jest jedną. W praktyce, w obecności pomiarów pośrednich, często nie jest to prawdą, na przykład, w medycznych zadaniach diagnostycznych, gdy weryfikacja (weryfikacja) archiwum danych medycznych przeznaczonych do szkolenia, prawdopodobieństwo przypisywania tych danych do jednej lub innej choroby nie jest równy. Wprowadzenie koncepcji kwalifikacji "nauczyciela" umożliwiło opracowanie jednolitymi algorytmów do ustawiania współczynników wielowarstwowych sieci neuronowych do trybów szkoleniowych, uczenia się "z nauczycielem", który ma ostateczne kwalifikacje oraz samodzielne studium (klastrowanie), Kiedy w obecności $ k $ lub dwóch kwalifikacji klasowych nauczyciela (nauczyciele prawdopodobieństwo przypisywania obrazów do jednej lub innej klasy) jest $ frac (1) (k) $ lub 1/2. Wprowadzenie koncepcji kwalifikacji "nauczyciela" w systemach rozpoznawania sprawiło, że możliwe jest wyłącznie teoretyczne rozważenie trybów "krzyży" systemu, gdy jest podobno fałszywy (z różnymi stopniami) przypisując obrazy do jednej lub innej klasy . Ten tryb ustawiania współczynników sieci Neural Multilayer nie znalazł jeszcze praktycznego zastosowania.
Grupowanie
Klaszyjna (samokształcenie, szkolenia "bez nauczyciela") jest prywatnym sposobem działania wielowarstwowych sieci neuronowych, gdy system nie zgłasza informacji o przynależności próbek do określonej klasy. Sieć neuronowa jest prezentowana tylko sygnały wejściowe, a wyjścia sieciowe są formowane niezależnie, biorąc pod uwagę tylko dane wejściowe i pochodne z nich sygnały. Pomimo wielu zastosowanych osiągnięć, uczenie się "z nauczycielem" krytykowano za biologiczną niewłaściwość. Trudno sobie wyobrazić mechanizm szkoleniowy w naturalnych ludzki intelektktóry porównałby pożądane i rzeczywiste wartości wyjściowe, wykonując korektę według opinii. Jeśli pozwolisz na podobny mechanizm w ludzkim mózgu, z których pochodzą pożądane wyjścia? Nauka "bez nauczyciela" jest bardziej wiarygodnym modelem szkolenia w systemie biologicznym. Nie potrzebuje docelowego wektora do wychodzi, a zatem nie wymaga porównania z predefiniowanymi doskonałymi reakcjami. Zestaw uczenia się składa tylko wektory wejściowe. Algorytm treningowy dostosowuje ciężar sieci neuronowej, tak aby uzgodnione wektory wyjściowe uzyskały, tj. Aby prezentacja wystarczająco zamykała wektory wejściowa dała te same wyjścia. W związku z tym proces uczenia się przydziela właściwości statystyczne zestawu uczenia się i grup podobnych wektory w klasach. Prezentacja wejścia wektorowego z tej klasy da określony wektor wyjściowy, ale niemożliwe jest przewidzieć do szkolenia, który produkcja zostanie dokonana przez tę klasę wektory wejściowych. W związku z tym wyjścia takiej sieci powinny zostać przekształcone w pewną zrozumiałą formę ze względu na proces uczenia się. To nie jest poważny problem. Zwykle nie jest trudno zidentyfikować połączenie między wejściem a wyjściem ustawionym przez sieć.
Klastrowanie jest poświęcone wielu pracami naukowymi. Głównym zadaniem klastrowania jest przetwarzanie wielu wektorów w wielowymiarowej przestrzeni funkcji z uwalnianiem kompaktowych podzbiorów (podzbiorów blisko siebie), ich ilości i właściwości. Najczęstszą metodą klastrowania jest metoda "$ K $ -means", która praktycznie nie jest związana z metodami propagacji odwrotnej i nieodecjalizacji na architekturze rodzaju wielowarstwowych sieci neuronowych.
Wprowadzenie koncepcji kwalifikacji "nauczyciela" i pojedynczego podejścia do nauki i samodzielnego badania w latach 60. zezwoliło na stworzenie podstawy realizacji reżimu klastrowego w wielowarstwowych sieciach neuronowych szerokiej klasy struktur.
Niestacjonarne obrazy
Istniejące zmiany w dziedzinie systemów rozpoznawania obrazu na podstawie wielowarstwowych sieci neuronowych są głównie związane z obrazami stacjonarnymi, tj. Losowe sygnały wejściowe mające złożone nieznane, ale funkcja stacjonarna w czasie. W niektórych pracach podjęto próbę rozpowszechniania proponowanej metody konfigurowania wielowarstwowych sieci neuronowych do obrazów niestacjonarnych, gdy zamierzona nieznana funkcja rozkładu sygnału wejściowego zależy od czasu lub sygnału losowego wejścia jest superpozycję Składnik regularny i komponent losowy z nieznaną kompleksową funkcją dystrybucji, która nie zależy od czasu.
W sprawie kryteriów pierwotnej optymalizacji w wielowarstwowych sieciach neuronowych
Probabilistyczny model świata, podjęty jako podstawa do konstruowania algorytmów adaptacyjnych w wielowarstwowych sieciach neuronowych, umożliwiło tworzenie podstawowego kryterium optymalizacji w systemach rozważanych w formie minimum średnich funkcji ryzyka i jego modyfikacji: Maksymalnie z prawdopodobieństwem postojowym (warunkową szansę na przypadkowe wydarzenie, pod warunkiem, że znany jest Aletiori, tj. W oparciu o doświadczenie, dane); minimum średniej funkcji ryzyka; minimum średniej funkcji ryzyka, z zastrzeżeniem równości warunkowej funkcji ryzyka dla różnych klas; Minimum średniej funkcji ryzyka pod warunkiem określonej wartości funkcji ryzyka warunkowego dla jednej z klas; Inne podstawowe kryteria optymalizacji wynikające z wymagań określonego zadania praktycznego. W dziedzinach rosyjskich naukowców modyfikacje algorytmów do ustawiania wielowarstwowych sieci neuronowych przedstawiono powyższe kryteria pierwotnej optymalizacji. Należy zauważyć, że w przytłaczającej większości pracy w dziedzinie neuronowej teorii sieci i odwrotnych algorytmów rozkładowych, najprostsze kryterium jest uważane za minimum błędu RMS, bez żadnych ograniczeń na temat konwencjonalnych funkcji ryzyka.
W trybie samokształcenia (klastrowanie), założenie tworzenia kryterium i funkcjonalności pierwotnej optymalizacji sieci neuronowych jest reprezentacja funkcji rozkładu sygnału wejściowego w postaci funkcji multimodalnej w wielowymiarowych Miejsce znaków, gdzie każdy tryb z pewnym prawdopodobieństwem odpowiada klasie. Zgodnie z kryteriami pierwotnej optymalizacji w trybie samouczenia się stosuje się modyfikacje średniej funkcji ryzyka.
Przedstawione modyfikacje kryteriów pierwotnych optymalizacji zostały podsumowane w przypadkach kontinuum klas i rozwiązań; Oznaki kontinuum przestrzeni wejściowej; Kontynuum liczby neuronów na warstwie; Z dowolnymi kwalifikacjami nauczyciela. Ważną sekcją tworzenia kryterium i funkcjonariusza podstawowej optymalizacji w wielowarstwowych sieciach neuronowych w modelu probabilistycznym świata jest wybór matrycy strat, która w teorii rozwiązań statystycznych określa współczynnik straty w wysokości L_ (12) $ z błędną klasyfikacją obrazów pierwszej klasy współczynnika 2 i straty $ L_ (21) $ podczas klasyfikacji obrazów drugiej klasy na pierwszy. Z reguły domyślnie Matrix $ L $ od tych współczynników w syntezie algorytmów do ustawiania wielowarstwowych sieci neuronowych, w tym przy stosowaniu odwrotnej metody propagacji, jest akceptowany symetryczny. W praktyce nie odpowiada to rzeczywistością. Charakterystycznym przykładem jest system górniczy z geolokrą. W takim przypadku strata błędnego przypisania kamienia do kopalni jest równoważna jakiejś małej stracie czasu przez Użytkownika Geolokratora. Straty związane z błędnym przypisaniem kopalni do klasy kamieni są związane z życiem lub znaczącą utratą zdrowia przez użytkowników Geolokratora.
Analiza otwartych sieci neuronowych
Ten zestaw syntezy ma na celu określenie w ogólnej formie charakterystyki statystycznych wyjściowych i pośrednich sygnałów sieci neuronowych jako wielowymiarowe, nieliniowe obiekty kontrolne w celu dalszego tworzenia kryterium i funkcjonalności optymalizacji wtórnej, tj. Funkcjonalność jest faktycznie zoptymalizowana przez algorytm adaptacji w konkretnej sieci neuronowej. W przytłaczającym większością pracy jako takiej funkcjonalności, błąd RMS jest traktowany jako taka funkcjonalność, która pogarsza jakość roztworu lub nie odpowiada zadaniu optymalizacji ustawionej przez podstawowe kryterium optymalizacji.
Technika i algorytmy do tworzenia funkcjonowania optymalizacji wtórnej odpowiadającej określonej podstawowej funkcjonalności optymalizacji.
Algorytmy do wyszukiwania ekstremum funkcjonalnych optymalizacji wtórnej
Algorytm wyszukiwania Extremma w odniesieniu do konkretnego funkcjonalnego optymalizacji wtórnej określa algorytm do ustawiania współczynników wielowarstwowej sieci neuronowej. Na początku XXI wieku podobne algorytmy wdrożone w systemie MATLAB (skrót z języka angielskiego "Matrix Laboratory są największym praktycznym zainteresowaniem - pakiet stosowane oprogramowanie Aby rozwiązać techniczne zadania obliczeniowe i tytułowy język programowania). Należy jednak zwrócić uwagę na poszczególne algorytmy adaptacyjne w wielowarstwowych sieciach neuronowych stosowanych w systemach MATLAB (Neuron Network Toolbox - zapewnia funkcje i aplikacje do modelowania złożonych systemów nieliniowych, które są opisane przez równania; obsługuje uczenie się "z nauczycielem" i "bez nauczyciela" ", Dystrybucja bezpośrednia, z funkcjami promieniowymi itp.), A orientacja tych algorytmów nie jest na specyfiki rozwiązanych zadań, ale na wyimaginowanej" geometrii "funkcjonalnych optymalizacji wtórnej. Algorytmy te nie uwzględniają wielu szczegółów dotyczących specyfiki stosowania wielowarstwowych sieci neuronowych podczas rozwiązywania określonych zadań i oczywiście wymagają fundamentalnego, jeśli nie fundamentalne, przetwarzanie podczas przejścia do systemów neuronowych membranowych. Szczegółowa analiza porównawcza sposobu dystrybucji odwrotnej i rosyjskich metod 60. i 70. przeprowadzono. Główną cechą tych algorytmów jest znalezienie potrzeby wyszukiwania lokalnych i globalnych skrajności wielofunkcyjnej funkcjonalnej w wielowymiarowej przestrzeni konfigurowalnych współczynników sieci neuronowych. Wzrost wielkości sieci neuronowej prowadzi do znacznego wzrostu liczby konfigurowalnych współczynników, tj. Do wzrostu wielkości przestrzeni wyszukiwania. W latach 60. prace zaproponowano poszukiwania i analityczne procedury obliczania gradientu funkcjonalnego optymalizacji wtórnej, aw klasie procedur analitycznych został zaproponowany, a wniosek został zbadany, aby zorganizować wyszukiwanie nie tylko pierwszy, ale także drugi pochodna funkcjonalnego optymalizacji wtórnej. Specyfika wielokrotnej optymalności funkcjonalnej optymalizacji wtórnej doprowadziła w ciągu następnych dziesięcioleci do pojawienia się różnych modyfikacji metod wyszukiwania (algorytmów genetycznych itp.). Algorytmy do znalezienia ekstremów wtórnych funkcjonalnych optymalizacji z ograniczeniami wielkości, szybkość i inne parametry współczynników wagowych sieci neuronowych. Jest to te metody, które muszą być podstawą pracy na temat sposobów ustawiania sieci neuronowych za pomocą membran (współczynniki masy) biorąc pod uwagę takie specyficzne cechy jako stosunek przekładni.
Podstawowe warunki podczas konfigurowania współczynników
Wybór początkowych warunków procedury Iteracyjnej do znalezienia ekstremów funkcjonalnych optymalizacji wtórnej jest ważnym krokiem w syntezie algorytmów do konfigurowania wielowarstwowych sieci neuronowych. Zadanie wyboru warunków początkowych należy rozwiązać specjalnie dla każdego zadania rozwiązanego przez sieć neuronową i być integralnym elementem ogólnej procedury do syntezy algorytmów do ustanowienia wielowarstwowych sieci neuronowych. Rozwiązanie jakościowe do tego zadania może znacznie zmniejszyć czas ustawienia. A priori złożoność funkcjonalności optymalizacji wtórnej dokonała niezbędnego wprowadzenia procedury wyboru warunków wstępnych w postaci losowych wartości współczynników z powtórzeniem tej procedury i procedur konfiguracyjnych współczynników. Ta procedura w latach 60. wydawała się niezwykle zbędna z punktu widzenia czasu spędzonego na ustalaniu współczynników. Jednak pomimo tego jest powszechnie stosowane dość szeroko. W przypadku indywidualnych zadań przyjęto ideę wyboru warunków wstępnych specyficznych do tego zadania. Taka procedura została opracowana na trzy zadania: rozpoznawanie obrazu; grupowanie; Neurostentifikacja nieliniowych obiektów dynamicznych.
Pamięć w obwodzie konfiguracji współczynnika
Podejście systemowe do budowy algorytmów wyszukiwania Extremma Funkcjonalności optymalizacji wtórnej sugeruje jako jeden z trybów konfiguracji do ustawienia współczynników w każdym sposobu wprowadzania obrazów na wejściu na bieżącą wartość gradientu funkcjonalnego optymalizacji wtórnej. Algorytmy do ustawiania wielowarstwowych sieci neuronowych z filtrowania sekwencji wartości gradientowych funkcjonalnych optymalizacji wtórnej: filtr zerowy z $ M_N $ Pamięć (dla obrazów stacjonarnych); Filtruj 1 $, ..., K $ - Zamówienie za pomocą $ M_N $ Pamięć (dla obrazów niestacjonarnych) z różnymi zmianami hipotezy w momencie funkcji dystrybucji dla obrazów różnych klas.
Badanie algorytmów adaptacyjnych w sieciach neuronowych
Głównym pytaniem jest wybranie struktury wielowarstwowej sieci neuronowej do rozwiązania wybranego konkretnego zadania - nadal jest w dużej mierze rozwiązany. Możesz zaoferować jedynie rozsądny popiersek do przykładów wykonania struktur o ocenie ich skuteczności w procesie rozwiązywania problemu. Jednak jakość wykonania algorytmu konfiguracji w określonej wybranej konstrukcji, konkretne zadanie może nie być prawidłowo poprawne. Tak więc typowe sygnały wejściowe (stopniowe, kwadratowe itp.) Skoczają do oceny jakości liniowych systemów sterowania dynamicznego, zgodnie z reakcją, na którą oszacuje się ustalony błąd (anatamacja systemowa) i błędy w procesach przejściowych.
Podobnie jak to typowe sygnały wejściowe zostały opracowane dla wielowarstwowych sieci neuronowych do testowania i porównania wydajności różnych algorytmów konfiguracji. Naturalnie, typowe sygnały wejściowe do obiektów, takich jak wielowarstwowe sieci neuronowe, są specyficzne dla każdego zadania rozwiązany. Przede wszystkim opracowano sygnały wejściowe dla następujących zadań: rozpoznawanie obrazu; grupowanie; Neurupping przez dynamiczne obiekty.
Główna aksjomatyczna zasada stosowania neuronowych technologii sieciowych zamiast metod klasycznych statystyk matematycznych, jest to odmowa sformalizowanego opisu funkcji dystrybucji prawdopodobieństwa dla sygnałów wejściowych i przyjęcia koncepcji nieznanych, złożonych funkcji dystrybucji. Z tego powodu zaproponowano następujące sygnały wejściowe typu.
W przypadku problemu grupowego zaproponowano próbkę losowego sygnału z rozkładem multimodalnym, wdrożono w przestrzeni funkcji $ N USD z trybami funkcji dystrybucji, których można umieścić w ilości $ z $ hiperbapisja znaków $ n $ -dimenalsal. Każde mod sprzedaje próbkę losową o normalnym dystrybucji i odchyleniu standardowym $ σ $ równą każdej z $ z $ mod. Przedmiotem porównania różnych metod grupowania będzie dynamika ustawienia i jakość rozwiązania problemu w zależności od $ N $, $ z $ i $ σ $, z wystarczająco dużą losową próbką $ M $. Podejście to można uznać za jeden z pierwszych obiektywnych podejść do porównywania algorytmów klastrów, w tym wielowarstwowych sieci neuronowych o odpowiedniego wyborze struktury, aby osiągnąć wymaganą jakość klastrowania. W przypadku zadań klasyfikacji sygnały wejściowe do testowania są podobne do sygnałów do klastrowania przy zmianie, że wybór z rozkładem multimodalnym jest podzielony na dwa (w przypadku dwóch klas) lub $ k $ (w przypadku $ k $) części z przerywanymi funkcjami dystrybucji dla poszczególnych klas.
Sieci neuronowe o zmiennej strukturze
Odmowa neuronowych technologii sieciowych z informacji prioriowych, z informacji o funkcji dystrybucji sygnałów wejściowych prowadzi do konieczności wdrożenia rozsądnej integralności parametrów struktury wielowarstwowych sieci neuronowych w celu zapewnienia niezbędnej jakości rozwiązania problemu.
W latach 60., dla bardzo odpowiedniej klasy zadania - rozpoznawanie obrazu - zaproponowano procedurę w celu utworzenia wielowarstwowych sieci neuronowych, w których struktura A priori nie jest ustalona i jest wynikiem ustawienia wraz z wartościami konfigurowalnych współczynników . W tym przypadku wybrano liczbę warstw i liczbę neuronów w warstwach są wybierane podczas ustawienia. Procedura ustawiania współczynników wielowarstwowej sieci neuronowej z zmienną strukturą jest łatwo przenoszona z zadania rozpoznawania dwóch klas obrazów do rozpoznawania zajęć $ k $. Ponadto ustawienie wyników wynosi $ K $ Neural Networks, z których każda jest pierwszą klasą $ k $ klasa ($ k \u003d 1, ldots, k $), a drugi to wszyscy inni. Podobny pomysł na konfigurowanie wielowarstwowych sieci neuronowych o zmiennej strukturze ma również zastosowanie do rozwiązania problemu klastrowego. Jednocześnie wstępna próbka jest traktowana jako pierwsza klasa obrazów, a jako druga klasa - próbka z jednolitym rozkładem w zakresie zmian wskazujących. Wielowarstwowa sieć neuralna o zmiennej strukturze realizowanej w procesie konfiguracji z jakościowym i ilościowym odbija złożoność rozwiązania problemu. Z tego punktu widzenia zadanie klastrowe jako zadanie urodzenia nowej wiedzy na temat badanego obiektu jest podkreślenie i analizę te obszary wielowymiarowych objawów znaków, w których funkcja dystrybucji prawdopodobieństwa przekracza poziom jednolitej dystrybucji w zakresie zmiany wartości znaków.
Perspektywy rozwoju
Na początku XXI wieku jeden z głównych koncepcji rozwoju (uczenie się) wielowarstwowej sieci neuronowej jest pragnienie zwiększenia liczby warstw, a to obejmuje zapewnienie wyboru struktury sieci neuronowej, odpowiednie zadanie, Rozwijanie nowych metod tworzenia algorytmów ustawień współczynnika. Zalety sieci neuronowych są: własność tzw. Stopniowa degradacyjna - gdy radzenie sobie z poszczególnymi elementami, jakość systemu jest stopniowo opuszczana (do porównania, sieci logiczne z elementów i, lub nie działają w zakłóceniu dowolnego elementu sieciowego); Zwiększona odporność na zmianę parametrów schematów, wdrażanie ich (na przykład, bardzo istotne zmiany wagowych nie prowadzą do błędów w realizacji prostej funkcji logicznej dwóch zmiennych) itp
Powszechna dystrybucja algorytmów sieci neuronowych w dziedzinie złożonych formalizowanych, słabo sformalizowanych i nieformalizowanych i nieformalizowanych zadań doprowadziło do stworzenia nowego kierunku w obliczeniach matematyki - nemomathematics.. Neuromatematyka obejmuje algorytmy sieci neuronowej do rozwiązania następujących zadań: rozpoznawanie obrazu; optymalizacja i ekstrapolacja funkcji; teoria wykresów; zadania kryptograficzne; Rozwiązywanie realnych i boolowskich systemów równań liniowych i nieliniowych, zwykłe jednoliwkowe i wielowymiarowe równania różniczkowe, równania różniczkowe w prywatnych instrumentach pochodnych itp. W oparciu o teorię sieci neuronowych, nowa sekcja została stworzona przez nową część współczesnej teorii zarządzania skomplikowanymi nieliniowymi i wielowymiarowymi systemami dynamicznymi wielowymiarowymi - bliskoktóry obejmuje metody identyfikacji sieci neuronowej złożonych przedmiotów dynamicznych; Budowa neuroregulatorów w konturach kompleksowych obiektów dynamicznych sterowania itp.
Sieci neuronowe (sztuczna sieć neuronowa) to system połączonych i interakcji proste procesory (sztuczne neurony). Takie procesory są zwykle dość proste (zwłaszcza w porównaniu z używanymi procesorami komputery osobiste). Każdy procesor tej sieci jest rozpatrywany tylko z sygnałami, że okresowo odbiera, a sygnały, które okresowo wysyła do innych procesorów. I mimo to konieczne jest połączenie duża sieć Dzięki zarządzanej interakcji procesory te są w stanie wykonać dość złożone zadania, ponieważ sieci neuronowe są przeszkolone w procesie.
To nie jest tajemnicę, że teraz neurosetyki są najczęściej używane na zdjęciu. Widzieliśmy już, jak są w stanie pracować z animacją na zwykłym komputerze, a obrazami, opuścić młotek droższe dzieła słynnych artystów. Nic dziwnego, że jest to Neuroosette, że Faceapp opierał się na popularności na świecie na całym świecie, burzliwych sklepów Sklep z aplikacjami. i.
Maska Ilon po kolonizowanych Marsie
Google wprowadził nową eksperymentalną sieć trealotronową, która może bezpośrednio tłumaczyć mowę do innego języka bez użycia jego reprezentacji tekstowej, oraz utrzymanie danych głosowych i szybkości mowy, zgłoszone na blogu firmy. System z długą pamięcią krótkotrwałą jest zdolny do odbierania wejścia głosowego i przetwarzania go jako spektrogramu, a następnie generować na tej podstawie nowego spektrobu w języku docelowym. W pewnych warunkach zwiększy to nie tylko szybkość transferu, ale także jego dokładność. Z więcej pełny opis Nowy rozwój można znaleźć w artykule opublikowanym w repozytorium online artykułów naukowych arxiv.org.
