II. Нейронные сети и их использование
Целью данной практической работы является ознакомление с примерами использования нейронных сетей для решения практических задач. Для выполнения работы используется свободно распространяемая аналитическая программная платформа «Deductor Academic»1 и программа работы с электронными таблицами MS Excel.
Нейронный сети – это большой класс информационных систем, построение которых имеет некоторую аналогию с структурой нервной ткани человеческого мозга. Нейросетевые технологии функционируют аналогично неосознанным мыслительным действиям человека. Нейронные сети в искусственном интеллекте – это упрощенные модели биологических нейронных сетей.
Известно, что нервная система и мозг человека состоят из нейронов, соединенных между собой нервными волокнами. Нервные волокна способны передавать электрические импульсы между нейронами. Нейрон является особой биологической клеткой, которая обрабатывает информацию. Элементарным преобразователем в искусственных нейронных сетях является искусственный нейрон, названный так по аналогии с биологическим прототипом.
Принципиальное отличие искусственных нейросетей от обычных программных систем состоит в том, что первые не требуют программирования и их можно обучить тому, что требуется пользователю.
Одна из наиболее распространенных архитектур нейронных сетей персептрон. Он построен по принципу иерархической сети, где каждый нейрон более высокого уровня соединен своими входами с выходами нейронов предыдущего слоя.
Для нейросетевой модели обработки данных характерно следующее:
– однородность системы (элементы нейронной сети одинаковы и просты, все определяется структурой связи)
– надёжность системы, построенной из ненадёжных элементов, за счёт избыточного числа связей
– «голографичность», предопределяющая, что при разрушении части система сохраняет свои свойства.
Структура искусственного нейрона и нейронной сети
Схема искусственного нейрона представлена на рис. А. Сумматор ∑ выполняет сложение сигналов Хi, поступающих по синаптическим связям от других нейронов, а также внешних входных сигналов. Синапсы осуществляют связь между нейронами, умножают входной сигнал Хi на число Wi, характеризующее силу связи между нейронами.
Нелинейный преобразователь f реализует нелинейную функцию преобразования значение выхода сумматора, согласно функции активации (передаточной функции) нейрона. Структура искусственного нейрона представлена ниже
Данный вычислительный элемент – это весьма упрощенной математической моделью биологических нейронов. Поэтому подобные структуры иногда называют нейроноподобными элементами или формальными нейронами.