пример нейронной сети

алгоритм нейронной сети акции

Самый известный вариант алгоритма обучения нейронной сети - так называемый алгоритм обратного распространения (back propagation; см. Patterson, 1996; Haykin

Содержание
1 Введение
2 Параллели из биологии
3 Базовая искусственная модель
4 Свойства нейронных сетей
5 Применение нейронных сетей
6 Классификация нейронных сетей
7 Структура и принципы работы нейронной сети.
8 Литература Введение
Искусственные нейронные сети получили широкое распространение за последние 20 лет и позволили решать сложные задачи обработки данных, часто значительно превосходя точность других методов статистики и искусственного интеллекта, либо являясь единственно возможным методом решения отдельных задач. Нейронные сети (НС) успешно применяются в самых различных областях – бизнесе, медицине, технике, геологии, физике. Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами: НС – исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости; они нелинейные по своей природе и кроме того, нейронные сети справляются с проблемой размерности, которая не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных.
Параллели из биологии
Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга (Patterson, 1996). Основной областью исследований по искусственному интеллекту в 60-е - 80-е годы были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на представлении, что процесс нашего мышления построен на манипуляциях с символами). Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не ухватывают некоторые ключевые аспекты человеческого интеллекта. Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственных интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.
Мозг состоит из очень большого числа (приблизительно 10,000,000,000) нейронов, соединенных многочисленными связями (в среднем несколько тысяч связей на один нейрон, однако это число может сильно колебаться). Нейроны - это специальная клетки, способные распространять электрохимические сигналы. Нейрон имеет разветвленную структуру ввода информации (дендриты), ядро и разветвляющийся выход (аксон). Аксоны клетки соединяются с дендритами других клеток с помощью синапсов. При активации нейрон посылает электрохимический сигнал по своему аксону. Через синапсы этот сигнал достигает других нейронов, которые могут в свою очередь активироваться. Нейрон активируется тогда, когда суммарный уровень сигналов, пришедших в его ядро из дендритов, превысит определенный уровень (порог активации).

Алгоритмы обучения нейронных сетей (326 kb.) Доступные файлы (1)

Интенсивность сигнала, получаемого нейроном (а следовательно и возможность его активации), сильно зависит от активности синапсов. Каждый синапс имеет протяженность, и специальные химические вещества передают сигнал вдоль него. Один из самых авторитетных исследователей нейросистем, Дональд Хебб, высказал постулат, что обучение заключается в первую очередь в изменениях "силы" синаптических связей. Например, в классическом опыте Павлова, каждый раз непосредственно перед кормлением собаки звонил колокольчик, и собака быстро научилась связывать звонок колокольчика с пищей. Синаптические связи между участками коры головного мозга, ответственными за слух, и слюнными железами усилились, и при возбуждении коры звуком колокольчика у собаки начиналось слюноотделение.
Таким образом, будучи построен из очень большого числа совсем простых элементов (каждый из которых берет взвешенную сумму входных сигналов и в случае, если суммарный вход превышает определенный уровень, передает дальше двоичный сигнал), мозг способен решать чрезвычайно сложные задачи. Разумеется, мы не затронули здесь многих сложных аспектов устройства мозга, однако интересно то, что искусственные нейронные сети способны достичь замечательных результатов, используя модель, которая ненамного сложнее, чем описанная выше.
Базовая искусственная модель
Чтобы отразить суть биологических нейронных систем, определение искусственного нейрона дается следующим образом:
Он получает входные сигналы (исходные данные либо выходные сигналы других нейронов нейронной сети) через несколько входных каналов. Каждый входной сигнал проходит через соединение, имеющее определенную интенсивность (или вес); этот вес соответствует синаптической активности биологического нейрона. С каждым нейроном связано определенное пороговое значение. Вычисляется взвешенная сумма входов, из нее вычитается пороговое значение и в результате получается величина активации нейрона (она также называется пост-синаптическим потенциалом нейрона - PSP).
Сигнал активации преобразуется с помощью функции активации (или передаточной функции) и в результате получается выходной сигнал нейрона.
Если при этом использовать ступенчатую функцию активации (т.е., выход нейрона равен нулю, если вход отрицательный, и единице, если вход нулевой или положительный), то такой нейрон будет работать точно так же, как описанный выше естественный нейрон (вычесть пороговое значение из взвешенной суммы и сравнить результат с нулем - это то же самое, что сравнить взвешенную сумму с пороговым значением). В действительности, как мы скоро увидим, пороговые функции редко используются в искусственных нейронных сетях. Учтите, что веса могут быть отрицательными, - это значит, что синапс оказывает на нейрон не возбуждающее, а тормозящее воздействие (в мозге присутствуют тормозящие нейроны).

4.2.2.1.Топология, обучение и алгоритм действий сети 23.  4.2.3.1.Этапы работы при анализе базы данных с использованием нейронной сети.

Это было описание отдельного нейрона. Теперь возникает вопрос: как соединять нейроны друг с другом? Если сеть предполагается для чего-то использовать, то у нее должны быть входы (принимающие значения интересующих нас переменных из внешнего мира) и выходы (прогнозы или управляющие сигналы). Входы и выходы соответствуют сенсорным и двигательным нервам - например, соответственно, идущим от глаз и в руки. Кроме этого, однако, в сети может быть еще много промежуточных (скрытых) нейронов, выполняющих внутренние функции. Входные, скрытые и выходные нейроны должны быть связаны между собой.
Ключевой вопрос здесь - обратная связь (Haykin, 1994). Простейшая сеть имеет структуру прямой передачи сигнала: Сигналы проходят от входов через скрытые элементы и в конце концов приходят на выходные элементы. Такая структура имеет устойчивое поведение. Если же сеть рекуррентная (т.е. содержит связи, ведущие назад от более дальних к более ближним нейронам), то она может быть неустойчива и иметь очень сложную динамику поведения. Рекуррентные сети представляют большой интерес для исследователей в области нейронных сетей, однако при решении практических задач, по крайней мере до сих пор, наиболее полезными оказались структуры прямой передачи, и именно такой тип нейронных сетей моделируется в пакете ST Neural Networks.
Типичный пример сети с прямой передачей сигнала показан на рисунке. Нейроны регулярным образом организованы в слои. Входной слой служит просто для ввода значений входных переменных. Каждый из скрытых и выходных нейронов соединен со всеми элементами предыдущего слоя. Можно было бы рассматривать сети, в которых нейроны связаны только с некоторыми из нейронов предыдущего слоя; однако, для большинства приложений сети с полной системой связей предпочтительнее, и именно такой тип сетей реализован в пакете ST Neural Networks.
При работе (использовании) сети во входные элементы подаются значения входных переменных, затем последовательно отрабатывают нейроны промежуточных и выходного слоев. Каждый из них вычисляет свое значение активации, беря взвешенную сумму выходов элементов предыдущего слоя и вычитая из нее пороговое значение. Затем значение активации преобразуются с помощью функции активации, и в результате получается выход нейрона. После того, как вся сеть отработает, выходные значения элементов выходного слоя принимаются за выход всей сети в целом.
Свойства нейронных сетей
Несомненно, что технические средства, построенные на тех же принципах, что и биологические нейронные сети, обладают рядом схожих свойств. К таким свойствам относятся:
массовый параллелизм,
распределенное представление информации и вычисления,
способность к обучению и способность к обобщению,
адаптивность,
свойство контекстуальной обработки информации,
толерантность к ошибкам,
низкое энергопотребление.
Можно выделить основные идеи, лежащие в основе нейронных сетей и нейромоделирования:
Нейросеть воспроизводит структуру и свойства нервной системы живых организмов: нейронная сеть состоит из большого числа простых вычислительных элементов (нейронов) и обладает более сложным поведением по сравнению с возможностями каждого отдельного нейрона. Нейросеть получает на входе набор входных сигналов и выдает соответствующий им ответ (выходные сигналы нейросети), являющийся решением задачи.
Искусственная нейросеть, как и естественная биологическая нейронная сеть, может обучаться решению задач: нейросеть содержит внутренние адаптивные параметры нейронов и своей структуры, и меняя их, может менять свое поведение.
Место программирования занимает обучение, тренировка нейронной сети: для решения задачи не нужно программировать алгоритм.
Нейронная сеть обучается решению задачи на некотором "учебнике" − наборе си-туаций, каждая из которых описывает значения входных сигналов нейросети и требуемый для этих входных сигналах ответ. "Учебник" задает набор эталонных ситуаций с известными решениями, а нейронная сеть при обучении сама находит зависимости между входными сигналами и ответами.
Аппаратная реализация ИНС – нейрокомпьютер – имеет существенные отличия (как по структуре, так и по классу решаемых задач) от вычислительных машин, выполненных в соответствии с традиционной архитектурой фон Неймана. Сравнительные характеристики нейрокомпьютеров и традиционных компьютеров и традиционных компьютеров приведены в таблице 1.
Таблица 1. Сравнительные оценки традиционных ЭВМ и нейрокомпьютеров.
Категория сравнения
ЭВМ традиционной архитектуры
Нейрокомпьютер
Процессор
Сложный
Высокоскоро

1.4 Сбор данных для нейронной сети. 2 Обучение. 2.1 Алгоритм обратного распространения.

Этот алгоритм определяет два «потока» в сети.  Активность пятого элемента и в то же время вывод нейронной сети равен20 декабря 2014


1.3.6. Алгоритм настройки нейронной сети. Ниже приведен алгоритм настройки многослойной нейронной сети с использованием backpropagation-правила обучения.

Рассмотрим процесс обучения нейронной сети с использованием алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation).


Алгоритм нейронной сети РНД относится к классу сетей с динамической архитектурой24 октября 2015

Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. wikipedia.


Алгоритм решения задач с помощью нейронных сетей.  · Выбрать, что будет на выходе нейронной сети, то есть определить выходные переменные.

Алгоритм 2 – параллельный алгоритм обучения сверточной нейронной сети Шаг 1. Вычисление выходов X 0 начального слоя.


Посмотрите еще в сторону Нейронной сети Хопфилда.  Есть ли алгоритмы нейронных сетей с переменным числом входящих каналов?

Простым языком, с азов, даны нейронные сети и алгоритмы с ними, основную часть которых можно реализовать на обычном PC.


 

Меню