Бинго-75 / Лотерея нейронная сеть

Нейронные сети

Материал FOOT.Wiki

Нейронные сети или модели соединений состоят из компьютерного аппаратного и программного обеспечения, с помощью которого предпринимаются попытки копировать модели обработки информации с помощью биологического мозга.

Содержание

Искусственные нейронные сети получили широкое распространение за последние 20 лет и позволили решать сложные задачи обработки данных, зачастую значительно превышая точность других статистических данных и методов искусственного интеллекта, или являясь единственным правдоподобным способом решения отдельных задач. Нейронные сети (НС) успешно используются в нескольких областях: первая, медицина, технологии, геология, физика. Этот удивительный успех обусловлен несколькими причинами: NA: только надежная форма моделирования, которая позволяет воспроизводить очень сложные зависимости; они нелинейного характера и, кроме того, нейронные сети управляются дилеммой размерности , которая не позволяет строить линейные зависимости в варианте большого числа переменные.

Параллели биологии

Нейронные сети возникли в результате исследовательской работы в области искусственного интеллекта, в частности, из образцов, чтобы воспроизвести способность бионервной системы учиться и исправлять ошибки, создавая низкоуровневую структуру мозга (Паттерсон, тысяча девятьсот девяносто шесть ). Основным направлением исследований искусственного разума в 60-х и 80-х годах являются старые экспертные системы. Эти системы были основаны на высокоуровневых моделях мыслительного процесса (в частности, на идее, что процесс нашего мышления основан на манипулировании символами). Вскоре выяснилось, что подобные системы, хотя и могут быть полезны в некоторых областях, не отражают некоторые основные нюансы человеческого разума. Согласно одной из точек зрения, это связано с тем, что они не могут воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственный разум, вам нужно построить систему с похожей архитектурой.

Мозг состоит из очень большого числа (приблизительно 10 000 000 000) нейронов, соединенных множественными связями (в среднем несколько тысяч соединений на нейрон, но это число может сильно варьироваться). Нейроны - это особые клетки, которые могут распространять химические сигналы. Нейрон имеет разветвленную структуру ввода информации (дендриты), ядро ​​и разветвление выхода (аксон). Аксоны клетки связаны с дендритами других клеток через синапсы. При активации нейрон посылает химический сигнал в своем собственном аксоне. Через синапсы этот сигнал достигает других нейронов, которые могут быть активированы в их собственном хвосте. Нейрон активируется, когда общий уровень сигналов, достигающих его ядра от дендритов, превышает определенный уровень (порог активации).

Интенсивность сигнала, получаемого нейроном (и как должна быть активирующая способность), во многом зависит от активности синапсов. Любой синапс имеет длину, и специальные химикаты передают сигнал по нему. Один из наиболее заметных исследователей неврологических систем, Дональд Хебб, высказал постулат, что обучение - это прежде всего «сила» синаптических связей. Например, согласно традиционному опыту Павлова, колокол прозвенел один раз, прежде чем кормить собаку, и собака быстро научилась ассоциировать гудящий колокол с едой. Синаптические связи между областями коры головного мозга, ответственными за слух, и слюнными железами усилились, и когда кортекс был возбужден звуком колокольчика у собаки, началось слюноотделение.

Согласно этому мнению, при построении из большого количества совершенно обычных частей (любая из которых принимает взвешенную сумму входных сигналов и, в варианте, если общий входной сигнал превышает определенный уровень, она передает двоичный сигнал) Мозг способен решать очень сложные задачи. Конечно, мы не коснулись здесь многих сложных нюансов мозга, но любопытно, что искусственные нейронные сети могут добиться превосходных плодов, используя модель, которая лишь немного сложнее, чем описанная выше.

Базовая искусственная модель

Чтобы отразить сущность бионейронных систем, определение искусственного нейрона дается следующим видением:

  • Получите входные сигналы (исходные данные или выходные сигналы от других нейронов в нейронной сети) через несколько входных каналов. Любой входной сигнал проходит через соединение, которое имеет определенную интенсивность (или вес); Этот вес соответствует синаптической активности бионейрона. Определенное пороговое значение связано с нейроном. Рассчитывается взвешенная сумма входных данных, вычитается пороговое значение и получается значение активации нейрона (также называемое постсинаптическим потенциалом нейрона - PSP).
  • Сигнал активации будет преобразован с использованием функции активации (или функции передачи), и будет получен выход нейронов.

Если используется функция пошаговой активации (то есть выход нейрона равен нулю, если вход отрицательный, и один, если вход нулевой или положительный), то этот нейрон будет функционировать точно так же, как нейрон естественное, описанное выше (вычтите пороговое значение из взвешенной суммы и сравните итоговое значение с нулем; это то же самое, что сопоставить взвешенную сумму с пороговым значением). На самом деле, как мы скоро увидим, пороговые функции редко используются в искусственных нейронных сетях. Учтите, что вес может быть отрицательным, это означает, что синапс оказывает не стимулирующее действие на нейрон, а ингибирующий эффект (в мозге есть тормозные нейроны).

Это было описание отдельного нейрона. Теперь вопрос: как соединить нейроны друг с другом? Если сеть предназначена для использования для чего-либо, то она должна иметь входные данные (принимая значения переменных, представляющих интерес из внешнего мира) и выходные данные (прогнозы или контрольные сигналы). Входы и выходы соответствуют сенсорному и двигательному нервам, например, соответственно, которые исходят от глаз и рук. Помимо этого, но в сети все еще может быть много промежуточных (скрытых) нейронов, которые выполняют внутренние функции. Входные, скрытые и выходные нейроны подходят для взаимосвязи.

Основная проблема здесь - обратная связь (Хайкин, 1994). Наиболее распространенная сеть имеет структуру равномерной передачи сигналов: сигналы проходят от входов через закрытые части и в конечном итоге достигают выходных частей. Такая структура имеет стабильное поведение. Если сеть повторяется (то есть содержит соединения, которые обращены от ближайших к более близким нейронам), то она может быть несбалансированной и иметь очень сложное динамическое поведение. Повторяющиеся сети вызывают большой энтузиазм у исследователей в области нейронных сетей, но при решении реальных проблем, по крайней мере до сих пор, более гладкие структуры передачи оказались более необходимыми, и этот тип нейронных сетей моделируется в пакете нейронных сетей ST. ,

На рисунке показан типичный пример сети с равномерной передачей сигнала. Нейроны организованы в слоях постоянно. Входной слой просто служит для ввода значений входных переменных. Любой из скрытых и выходных нейронов связан со всеми частями предыдущего слоя. Можно было бы рассмотреть сети, в которых нейроны связаны только с некоторыми нейронами в предыдущем слое; Но для большинства сетевых приложений с полной системой соединений это предпочтительно, и именно этот тип сети реализован в пакете ST Neural Networks.

Лотерея нейронная сеть I

Когда сеть работает (использует), входные значения подаются на входные части, тогда нейроны промежуточного и выходного слоев обрабатываются поочередно. Любой из них вычисляет правильное значение активации, беря взвешенную сумму выходных данных частей предыдущего слоя и вычитая его пороговое значение. Затем значение активации будет преобразовано с использованием функции активации, и будет получен выход нейронов. После обработки всей сети выходные значения частей выходного слоя берутся для вывода всей сети в целом.

Качество нейронных сетей

Нет сомнений, что аппаратное обеспечение, построенное на тех же принципах, что и бионейронные сети, обладает рядом идентичных свойств. Эти качества включают в себя:

  • общий параллелизм,
  • представление и расчеты распределенной информации,
  • возможность учиться и возможность обобщать,
  • адаптивность,
  • контекстная обработка информации,
  • Погрешность,
  • низкое энергопотребление.

Можно выделить основные мысли, лежащие в основе нейронных сетей и нейромоделирования:

  • Нейронная сеть воспроизводит структуру и качества нервной системы живых организмов: нейронная сеть состоит из большого числа обычных вычислительных частей (нейронов) и имеет более сложное поведение по сравнению с возможностями любого отдельного нейрона. Нейронная сеть получает набор входных сигналов на входе и обеспечивает адекватный отклик (выходные сигналы из нейронной сети), что является решением проблемы.
  • Искусственная нейронная сеть, как и природная бионейронная сеть, может научиться решать проблемы: нейронная сеть содержит внутренние адаптивные характеристики нейронов и их собственную структуру, и, изменяя их, вы можете изменить свое собственное поведение.
  • Место программирования занято обучением, занятием нейронной сети: неуместно программировать метод для решения проблемы.
  • Нейронная сеть учится решать проблему в заданном «учебнике», наборе ситуаций, любая из которых описывает значения входных сигналов нейронной сети и реакцию, необходимую для этих входных сигналов. «Учебник» устанавливает набор эталонных ситуаций с узнаваемыми решениями, и нейронная сеть, когда она изучает, ищет зависимости между входными сигналами и ответами.

Аппаратная реализация INS, нейрокомпьютера, имеет существенные различия (как по структуре, так и по типу решаемых задач) компьютеров, изготовленных в соответствии с обычной архитектурой фон Неймана. Сравнительные характеристики нейрокомпьютеров, обычных компьютеров и обычных компьютеров приведены в таблице 1.

Таблица 1. Сравнительные оценки обычных и нейрокомпьютерных компьютеров.

Категория отображения Компьютеры с традиционной архитектурой Нейрокомпьютер
Микропроцессор Hard

Один или несколько

Обычный

Память Отделена от микропроцессора

Адресация не по содержанию

Встроенный в микропроцессор

Адресация контента

Расчеты Централизованные

Распределенный

Надежность Большая уязвимость Жизнеспособность
Специализация Числовой и символьный операции Трудности восприятия
Операционная среда Строго найдены

Неограниченно

Внедрение нейронных сетей

Тип задач, которые можно решить с помощью нейронной сети, определяется тем, как работает сеть и как она обучается. Во время операции нейронная сеть воспринимает значения входных переменных и выдает значения выходных переменных. Таким образом, сеть может использоваться в ситуации, когда у нас есть некоторая популярная информация, и мы хотим получить информацию, которая еще не ясна (Patterson, 1996; Fausett, 1994). Вот несколько примеров таких задач:

  • Прогноз на фондовом рынке. Понимая цену акций прошлой недели и текущее значение индекса FTSE, прогнозируйте цену акций завтрашнего дня.
  • Предоставить кредит. Требуется выяснить, выше ли риск предоставления кредита лицу, которое запросило такой запрос. В результате обсуждения с ним, его доходов, предыдущей кредитной истории и т.д. Они узнаваемы.
  • Управление. Уместно найти, что бот должен делать (повернуть направо или налево, двигаться вперед и т.д.) Для достижения цели; Популярное изображение, которое транслирует установленную в бот видеокамеру.

По крайней мере, некоторые загадки не могут быть решены с помощью нейронной сети. Если мы хотим найти плоды лотереи, тираж которой будет проходить через неделю, осознавая свой собственный размер обуви, она почти выйдет, так как эти вещи не связаны друг с другом. На самом деле, если тираж сделан честно, то такой информации нет, на основании чего можно было бы прогнозировать результат. Многие монетарные структуры уже используют нейронные сети или экспериментируют с ними, чтобы предсказать ситуацию на фондовом рынке, и кажется, что, по крайней мере, какая-то прогнозируемая тенденция с использованием нейронных методов уже «дисконтируется» каждый раз, и поэтому (к сожалению) эта проблема Также вряд ли мы это решим.

Второй фундаментальный критерий реализации нейронных сетей: существует связь между узнаваемыми входными значениями и неопознанными выходами. Шум может исказить эту взаимосвязь (поэтому вряд ли можно ожидать, что в соответствии с данными в примере с прогнозом стоимости акций может быть получен полностью четкий прогноз, поскольку на стоимость влияют и другие причины, которые не раскрываются в входные данные установлены, и проблема является частью аварии), но должна существовать.

Как правило, нейронная сеть используется, когда четкое представление о соединениях между входами и выходами не распознается; если это возможно, соединение может быть специально разработано. Другой важной характеристикой нейронных сетей является то, что связь между входом и выходом находится в процессе изучения сети. Для обучения нейронных сетей используются два типа методов (разные типы сетей используют разные типы обучения): контролируемый («учить с учителем») и неконтролируемый («без учителя»). Часто в основном используется обучение с учителем, и именно так мы увидим в настоящее время (неуправляемое обучение будет обсуждаться позже).

Для обучения по сети пользователь может подготовить набор данных ученика. Эти данные являются примерами входных данных и их соответствующих выходных данных. Сеть учится устанавливать связь между первым и вторым. Обычно данные обучения берутся из исторической информации. В приведенных выше примерах это могут быть прошлые значения стоимости акций и индекса FTSE, информация о предыдущих заемщиках: их персональные данные и, если они успешно выполнили свои обязанности, примеры положений о ботах и ​​их правильные ответы.

Далее, нейронные сети изучают с использованием того или иного метода контролируемого обучения (наиболее популярным из них является метод циркулирующего распространения, предложенный в Rumelhart et al., 1986), в котором имеющиеся данные используются для корректировки весов и порога. значения сети с этим типом, чтобы минимизировать ошибку прогнозирования в наборе обучения. Если сеть обучена отлично, у вас есть возможность создать (неизвестную) функцию, которая связывает значения входных и выходных переменных, и затем эту сеть можно использовать для прогнозирования в ситуации, когда выходные значения неизвестно.

Систематизация нейронных сетей

Существует широкий спектр довольно универсальных методов инструментов компании и реального процесса внедрения нейронных сетей в различные программные и аппаратные базы. Вы всегда можете выбрать более высокое среднее значение для любой задачи: все определяется качествами задачи и требованиями решения.

Но внедрение нейронных сетей сложно по нескольким причинам. Невозможно изобрести единую универсальную ИНС, которая подходит для разных типов задач. Нейронные сети используются в двух версиях:

1) Создается нейронная сеть, которая решает определенные задачи,

2) При любом случае проблемы создается определенная нейронная сеть, которая ищет почти оптимальное решение этой проблемы.

Существует несколько типов нейронных сетей. Его систематизация показана на изображении 2

Лотерея нейронная сеть II

Схема 2. Систематизация ИНС

Более расширенное семейство сетей прямого действия - это многослойные персептроны, в своих нейронах они размещены в слоях и соединены однонаправленными соединениями, начиная от входа до выхода из сети. Сети прямого действия являются статическими в том смысле, что на данном входе они создают набор выходных значений, которые не зависят от предыдущего состояния сети.

Повторяющиеся сети являются динамическими, потому что из-за вращающихся соединений их нейронные входы модифицируются, что приводит к конфигурации состояния сети. Поведение повторяющихся сетей описывается дифференциальными или дифференциальными уравнениями, как правило, первого порядка. Это еще больше расширяет область внедрения нейронной сети и методы ее обучения. Сеть организована таким образом, что любой нейрон получает информацию от других нейронов, возможно, от себя и от окружающей среды.

Существует также два основных подхода к внедрению нейронных сетей: цифровой и аналоговый. Преимущество аналоговых реализаций: более высокая производительность, надежность и эффективность. Но область возможной общей реализации аналоговых нейрочипов, которую можно выучить, весьма ограничена. Это оправдано огромной сложностью аппаратной реализации высокопроизводительных методов обучения и необходимостью специальной подготовки потенциальных пользователей для нормальной адаптивной технологической компании. В то же время обученные аналоговые нейрокомпьютеры (нейронные сети) с фиксированной или слегка адаптированной структурой ссылок (нейропроцессоры) могут быть широко распространены.

Задача разработки нейронных процессоров состоит в том, чтобы научить модель цифровой нейронной сети надлежащему поведению в обычном цифровом компьютере.

Сети также могут быть систематизированы по количеству слоев. В этом варианте нелинейность функции активации играет фундаментальную роль, поскольку, если бы он не был владельцем этого параметра или не входил в метод работы нейрона, результатом работы любой нейронной сети из n слоев будет умножение вектор ввода сигнала φ по весовым коэффициентам. , То есть фактически такая нейронная сеть эквивалентна однослойной нейронной сети с однослойной W-весовой матрицей. Кроме того, нелинейность иногда вводится в синаптические связи.

Структура и принципы нейронной сети.

В свойстве модели нейрона была выбрана двоичная пороговая часть, вычисляющая взвешенную сумму входных сигналов и формирующую выходной сигнал со значением 1, если эта сумма превышает определенное пороговое значение, и 0 - неприятный способ. В режиме реального времени эта модель не претерпела серьезных изменений. Ранее были представлены новые типы функций активации. Структурная модель технического нейрона показана на рисунке 3.

Лотерея нейронная сеть III

Схема 3. Формальная модель искусственного нейрона

Большое количество сигналов поступает на вход искусственного нейрона, любой из которых является выходом другого нейрона, или входной сигнал модели нейронной сети. Любой вход умножается на соответствующий вес, подобный синаптической силе бионейрона. Вес определяет, как правильный вход нейрона влияет на его состояние. Все работы обобщены, определяя уровень активации нейронов. Состояние нейрона определяется по формуле.

Лотерея нейронная сеть IV

где φ - большое количество сигналов, которые достигают входа нейрона, wi - весовые коэффициенты нейрона. Дистанционный сигнал s станет функцией активации (передачи) нейрона F в выходном сигнале y. Математически это можно выразить формулой:

Лотерея нейронная сеть V

где n - размерность входного вектора, w0 - «нейронный сдвиг», введенный для инициализации сети, он соединен с неизменяемым входом 1, F - функция активации нейрона.

Нейроны могут быть сгруппированы в сетевую структуру разных типов. Многофункциональные характеристики нейронов и способ их интеграции в сетевую структуру определяют характеристики нейронной сети. Для решения проблем идентификации и контроля больше подходят многослойные нейронные сети прямого действия (MNF) или многослойные персептроны. При проектировании MHC нейроны объединяются в слои, любой из которых обрабатывает вектор сигнала предыдущего слоя. Небольшая реализация - это двухслойная нейронная сеть, состоящая из входного (распределительного), промежуточного (обложного) и выходного слоев.

Лотерея нейронная сеть VI

Эскиз 4. Блок-схема двухслойной нейронной сети.

Реализация модели нейронной сети двойного действия прямого действия имеет следующее математическое представление:

Лотерея нейронная сеть VII

где nφ - размерность входного вектора φ нейронной сети;

nh - количество нейронов в скрытом слое;

θ - это вектор регулируемых характеристик нейронной сети, включая весовые коэффициенты и смещения нейронов (wji, Wij)

fj (x) - функция активации нейронов скрытого слоя;

Fi (x) - функция активации нейронов в выходном слое.

Перцептрон - это сеть, состоящая из нескольких слоев, соединенных поочередно формальными нейронами (рис. 3). Наименьшим уровнем иерархии является входной слой, который состоит из сенсорных частей, задачей которых является только прием и распространение входной информации по сети. Вдали есть один или, реже, несколько скрытых слоев. Любой нейрон в скрытом слое имеет несколько входов, соединенных с выходами нейронов предыдущего слоя или конкретно с входными детекторами φ1 .. φn и выход. Нейрон характеризуется уникальным вектором с регулируемыми характеристиками θ. Функция нейрона состоит в том, чтобы вычислить взвешенную сумму его входов с последующим нелинейным преобразованием его в выходной сигнал.

Литература

Терехов С.А. Лекции по теории и применению искусственных нейронных сетей. Лаборатория искусственных нейронных сетей НТО-2, ВНИИТФ, Снежинск.

Игра в лотерею форум
Лотереи стиралки
Русское лото тираж 1183
Как на билете русского лото узнать номер тиража
Сорвать куш в лотерее