Нейронные сети

Рисунок 2 – Структурная схема сети Хопфилда

Развитием модели Хопфилда для решения комбинаторных оптимизационных задач и задач искусственного интеллекта является машина Больцмана, предложенная и исследованная Джефери Е. Хинтоном и Р. Земелом. В ней, как и в других моделях, нейрон имеет состояния 1, 0 и связь между нейронами обладает весом. Каждое состояние сети характеризуется определенным значением функции консенсуса (аналог функции энергии). Максимум функции консенсуса соответствует оптимальному решению задачи.

Способом обратного распространения (back propogation) называется способ обучения многослойных нейронных сетей (НС).

Рисунок 3 – Многослойная нейронная сеть

В таких нейронных сетях связи между собой имеют только соседние слои, при этом каждый нейрон предыдущего слоя связан со всеми нейронами последующего слоя. Нейроны обычно имеют сигмоидальную функцию возбуждения. Первый слой нейронов называется входным и содержит число нейронов соответствующее распознаваемому образу. Последний слой нейронов называется выходным и содержит столько нейронов, сколько классов образов распознается. Между входным и выходным слоями располагается один или более скрытых (теневых) слоев. Определение числа скрытых слоев и числа нейронов в каждом слое для конкретной задачи является неформальной задачей. Принцип обучения такой нейронной сети базируется на вычислении отклонений значений сигналов на выходных процессорных элементах от эталонных и обратном "прогоне" этих отклонений до породивших их элементов с целью коррекции ошибки.

Еще в 1974 году Поль Дж. Вербос изобрел значительно более эффективную процедуру для вычисления величины, называемой производной ошибки по весу, когда работал над своей докторской диссертацией в Гарвардском университете. Процедура, известная теперь как алгоритм обратного распространения, стала одним из наиболее важных инструментов в обучении нейронных сетей. Однако этому алгоритму свойственны и недостатки, главный из которых - отсутствие сколько-нибудь приемлемых оценок времени обучения. Понимание, что сеть, в конце концов, обучится, мало утешает, если на это могут уйти годы. Тем не менее, алгоритм обратного распространения имеет широчайшее применение.

2        Задачи, решаемые на основе нейронных сетей

В литературе встречается значительное число признаков, которыми должна обладать задача, чтобы применение нейронных сетей было оправдано и нейронная сеть могла бы ее решить:

─      отсутствует алгоритм или не известны принципы решения задач, но накоплено достаточное число примеров;

─      проблема характеризуется большими объемами входной информации;

─      данные неполны или избыточны, зашумлены, частично противоречивы.

Таким образом, нейронная сеть хорошо подходят для распознавания образов и решения задач классификации, оптимизации и прогнозирования. Ниже приведен перечень возможных промышленных применений нейронных сетей, на базе которых либо уже созданы коммерческие продукты, либо реализованы демонстрационные прототипы.

Банки и страховые компании:

─      автоматическое считывание чеков и финансовых документов;

─      проверка достоверности подписей;

─      оценка риска для займов;

─      прогнозирование изменений экономических показателей.

Административное обслуживание:

─      автоматическое считывание документов;

─      автоматическое распознавание штриховых кодов.

Нефтяная и химическая промышленность:

─      анализ геологической информации;

─      идентификация неисправностей оборудования;

─      разведка залежей минералов по данным аэрофотосъемок;

─      анализ составов примесей;

─      управление процессами.

Военная промышленность и аэронавтика:

─      обработка звуковых сигналов (разделение, идентификация, локализация);

─      обработка радарных сигналов (распознавание целей, идентификация и локализация источников);

─      обработка инфракрасных сигналов (локализация);

─      автоматическое пилотирование.

Заключение

Нейрокомпьютеры являются перспективным направлением развития современной высокопроизводительной вычислительной техники, а теория нейронных сетей и нейроматематика представляют собой приоритетные направления российской вычислительной науки. Основой активного развития нейрокомпьютеров является принципиальное отличие нейросетевых алгоритмов решения задач от однопроцессорных, малопроцессорных, а также транспьютерных. Для данного направления развития вычислительной техники не так важен уровень развития отечественной микроэлектроники, поэтому оно позволяет создать основу построения российской элементной базы суперкомпьютеров.

В России уже успешно функционирует один из первых мощных нейрокомпьютеров для финансового применения - CNAPS PC/128 на базе 4-х нейроБИС фирмы Alaptive Solutions. По данным фирмы "Торацентр" в число организаций, использующих нейронные сети для решения своих задач, уже вошли: Центробанк, МЧС, Налоговая Инспекция, более 30 банков и более 60 финансовых компаний.

В заключение необходимо отметить, что использование нейронных сетей во всех областях человеческой деятельности, в том числе в области финансовых приложений, движется по нарастающей, отчасти по необходимости и из-за широких возможностей для одних, из-за престижности для других и из-за интересных приложений для третьих. Не следует пугаться того, что появление столь мощных и эффективных средств перевернет финансовый рынок, или "отменит" традиционные математические и эконометрические методы технического анализа, или сделает ненужной работу высококлассных экспертов - говорить об этом, мягко говоря, преждевременно. В качестве нового эффективного средства для решения самых различных задач нейронные сети просто приходят - и используются теми людьми, которые их понимают, которые в них нуждаются и которым они помогают решать многие профессиональные проблемы. Не обязательно "насаждать" нейронные сети, или пытаться доказать их неэффективность путем выделения присущих им особенностей и недостатков - нужно просто относиться к ним как к неизбежному следствию развития вычислительной математики, информационных технологий и современной элементной базы.

Список литературы

1        Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры в разработках военной техники США // Зарубежная радиоэлектроника. - 1995. - N5, 6. - С.4-21.

2        Резник А.М. Нейрокомпьютеры. – Киев: Наук. думка, 1998.

3        Хайкин С.Э. Нейронные сети: полный курс. – Вильямс: 2006. С. 1104

3