WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 |

Глава 1.

Возможности нейронных сетей

А.Н.Горбань

Вычислительный центр СО РАН в г.Красноярске1

1. Нейробум: поэзия и проза нейронных сетей

В словах «искусственные нейронные сети» слышатся отзвуки фантазий об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Эти фантазии интенсивно поддерживаются многими разработчиками нейросистем: рисуется не очень отдаленное будущее, в котором роботы осваивают различные виды работ, просто наблюдая за человеком, а в более отдаленной перспективе – человеческое сознание и личность перегружаются в искусственную нейронную сеть – появляются шансы на вечную жизнь.

Поэтическая игра воображения вовлекает в работу молодежь, поэзия рекламы создает научную моду и влияет на финансовые вложения. Можете ли Вы четко различить, где кончается бескорыстная творческая игра и начинается реклама У меня такое однозначное различение не получается: это как вопрос о искренности – можно сомневаться даже в своей собственной искренности.

Итак: игра и мода как важные движущие силы.

В словах «модное научное направление» слышится нечто неоднозначное ‑ то ли пренебрежение, смешанное с завистью, то ли еще что-то. А вообще, мода в науке – это хорошо или плохо Дадим три ответа на этот вопрос.

1. Мода это хорошо! Когда в науке появляется новая мода, тысячи исследователей, грустивших над старыми темами, порядком надоевшими еще со времени писания диссертации, со свежим азартом бросаются в дело. Новая мода позволяет им освободиться от личной истории.

Мы все зависим от своего прошлого, от привычных дел и привычных мыслей. Так давайте же приветствовать все, что освобождает нас от этой зависимости! В новой модной области почти нет накопленных преимуществ – все равны. Это хорошо для молодежи.

2. Мода это плохо! Она противоречит глубине и тщательности научного поиска. Часто "новые" результаты, полученные в погоне за модой, суть всего-навсего хорошо забытые старые, да еще нередко и перевранные. Погоня за модой растлевает, заставляет переписывать старые работы и в новой словесной упаковке выдавать их за свои. Мода ‑ источник сверххалтуры. Примеров тому – тысячи.

"Гений – это терпение мысли." Так давайте же вслед за Ньютоном и другими Великими культивировать в себе это терпение. Не будем поддаваться соблазну моды.

3. Мода в науке это элемент реальности. Так повелось во второй половине XX века: наука стала массовой и в ней постоянно вспыхивают волны моды. Можно ли относиться к реальности с позиций должного: так, дескать, должно быть, а этак – нет Наверное, можно, но это уж точно непродуктивно. Волны моды и рекламные кампании стали элементом организации массовой науки и с этим приходится считаться, нравится нам это или нет.

Нейронные сети нынче в моде и поэтическая реклама делает свое дело, привлекает внимание. Но стоит ли следовать за модой Ресурсы ограничены – особенно у нас, особенно теперь. Все равно всего на всех не хватит. И возникают вопросы:

  1. нейрокомпьютер – это интеллектуальная игрушка или новая техническая революция
  2. что нового и полезного может сделать нейрокомпьютер

За этими вопросами скрыты два базовых предположения:

1) на новые игрушки, даже высокоинтеллектуальные, средств нет;

  1. нейрокомпьютер должен доказать свои новые возможности – сделать то, чего не может сделать обычная ЭВМ, – иначе на него не стоит тратиться.

У энтузиастов есть свои рекламные способы отвечать на заданные вопросы, рисуя светлые послезавтрашние горизонты. Но все это в будущем. А сейчас Ответы парадоксальны:

  1. нейрокомпьютеры – это новая техническая революция, которая приходит к нам в виде интеллектуальной игрушки (вспомните – и персональные ЭВМ были придуманы для игры!);
  2. для любой задачи, которую может решить нейрокомпьютер, можно построить более стандартную специализированную ЭВМ, которая решит ее не хуже, а чаще всего – даже лучше.

Зачем же тогда нейрокомпьютеры Вступая в творческую игру, мы не можем знать, чем она кончится, иначе это не Игра. Поэзия и реклама дают нам фантом, призрак результата, погоня за которым ‑ важнейшая часть игры. Столь же призрачными могут оказаться и прозаичные ответы ‑ игра может далеко от них увести. Но и они необходимы ‑ трудно бегать по облакам и иллюзия практичности столь же важна, сколь и иллюзия величия. Вот несколько вариантов прозаичных ответов на вопрос «зачем» ‑ можно выбрать, что для Вас важнее:

А. Нейрокомпьютеры дают стандартный способ решения многих нестандартных задач. И неважно, что специализированная машина лучше решит один класс задач. Важнее, что один нейрокомпьютер решит и эту задачу, и другую, и третью – и не надо каждый раз проектировать специализированную ЭВМ – нейрокомпьютер сделает все сам и почти не хуже.

Б. Вместо программирования – обучение. Нейрокомпьютер учится – нужно только формировать учебные задачники. Труд программиста замещается новым трудом – учителя (может быть, надо сказать – тренера или дрессировщика). Лучше это или хуже Ни то, ни другое. Программист предписывает машине все детали работы, учитель – создает "образовательную среду", к которой приспосабливается нейрокомпьютер. Появляются новые возможности для работы.

В. Нейрокомпьютеры особенно эффективны там, где нужно подобие человеческой интуиции – для распознавания образов (узнавания лиц, чтения рукописных текстов), перевода с одного естественного языка на другой и т.п. Именно для таких задач обычно трудно сочинить явный алгоритм.

Г. Гибкость структуры: можно различными способами комбинировать простые составляющие нейрокомпьютеров – нейроны и связи между ними. За счет этого на одной элементной базе и даже внутри "тела" одного нейрокомпьютера можно создавать совершенно различные машины. Появляется еще одна новая профессия – "нейроконструктор" (конструктор мозгов).

Д. Нейронные сети позволяют создать эффективное программное обеспечение для высокопараллельных компьютеров. Для высокопараллельных машин хорошо известна проблема: как их эффективно использовать – как добиться, чтобы все элементы одновременно и без лишнего дублирования вычисляли что-нибудь полезное Создавая математическое обеспечения на базе нейронных сетей, можно для широкого класса задач решить эту проблему.

Если перейти к еще более прозаическому уровню повседневной работы, то нейронные сети ‑ это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов ‑ формальных нейронов. Значительное большинство работ по нейроинформатике посвящено переносу различных алгоритмов решения задач на такие сети.

Ядром используемых представлений является идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами, а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами. Каждая связь представляется как совсем простой элемент, служащий для передачи сигнала. Предельным выражением этой точки зрения может служить лозунг: "структура связей – все, свойства элементов – ничто".

Совокупность идей и научно-техническое направление, определяемое описанным представлением о мозге, называется коннекционизмом (по-ангийски connection – связь). Как все это соотносится с реальным мозгом Так же, как карикатура или шарж со своим прототипом-человеком ‑ весьма условно. Это нормально: важно не буквальное соответствие живому прототипу, а продуктивность технической идеи.

С коннекционизмом тесно связан следующий блок идей:

1) однородность системы (элементы одинаковы и чрезвычайно просты, все определяется структурой связей);

2) надежные системы из ненадежных элементов и "аналоговый ренессанс" – использование простых аналоговых элементов;

3) "голографические" системы – при разрушении случайно выбранной части система сохраняет свои полезные свойства.

Предполагается, что система связей достаточно богата по своим возможностям и достаточно избыточна, чтобы скомпенсировать бедность выбора элементов, их ненадежность, возможные разрушения части связей.

Коннекционизм и связанные с ним идеи однородности, избыточности и голографичности еще ничего не говорят нам о том, как же такую систему научить решать реальные задачи. Хотелось бы, чтобы это обучение обходилось не слишком дорого.

На первый взгляд кажется, что коннекционистские системы не допускают прямого программирования, то есть формирования связей по явным правилам. Это, однако, не совсем так. Существует большой класс задач: нейронные системы ассоциативной памяти, статистической обработки, фильтрации и др., для которых связи формируются по явным формулам. Но еще больше (по объему существующих приложений) задач требует неявного процесса. По аналогии с обучением животных или человека этот процесс мы также называем обучением.

Обучение обычно строится так: существует задачник – набор примеров с заданными ответами. Эти примеры предъявляются системе. Нейроны получают по входным связям сигналы – "условия примера", преобразуют их, несколько раз обмениваются преобразованными сигналами и, наконец, выдают ответ – также набор сигналов. Отклонение от правильного ответа штрафуется. Обучение состоит в минимизации штрафа как (неявной) функции связей. Примерно четверть нашей книги состоит в описании техники такой оптимизации и возникающих при этом дополнительных задач.

Неявное обучение приводит к тому, что структура связей становится "непонятной" – не существует иного способа ее прочитать, кроме как запустить функционирование сети. Становится сложно ответить на вопрос: "Как нейронная сеть получает результат" – то есть построить понятную человеку логическую конструкцию, воспроизводящую действия сети.

Это явление можно назвать "логической непрозрачностью" нейронных сетей, обученных по неявным правилам. В работе с логически непрозрачными нейронными сетями иногда оказываются полезными представления, разработанные в психологии и педагогике, и обращение с обучаемой сетью как с дрессируемой зверушкой или с обучаемым младенцем – это еще один источник идей. Возможно, со временем возникнет такая область деятельности – "нейропедагогика" – обучение искусственных нейронных сетей.

С другой стороны, при использовании нейронных сетей в экспертных системах на PC возникает потребность прочитать и логически проинтерпретировать навыки, выработанные сетью. В главе 9 описаны служащие для этого методы контрастирования – получения неявными методами логически прозрачных нейронных сетей. Однако за логическую прозрачность приходится платить снижением избыточности, так как при контрастировании удаляются все связи кроме самых важных, без которых задача не может быть решена.

Итак, очевидно наличие двух источников идеологии нейроинформатики. Это представления о строении мозга и о процессах обучения. Существуют группы исследователей и научные школы, для которых эти источники идей имеют символическое, а иногда даже мистическое или тотемическое значение. Но это все поэзия, а мы пока перейдем к прозе ‑ к изучению формальных нейронов.

2. Элементы нейронных сетей

Для описания алгоритмов и устройств в нейроинформатике выработана специальная "схемотехника", в которой элементарные устройства – сумматоры, синапсы, нейроны и т.п. объединяются в сети, предназначенные для решения задач.

Интересен статус этой схемотехники – для многих начинающих кажется неожиданным, что ни в аппаратной реализации нейронных сетей, ни в профессиональном программном обеспечении все эти элементы вовсе не обязательно реализуются как отдельные части или блоки. Используемая в нейроинформатике идеальная схемотехника представляет собой особый язык для представления нейронных сетей и их обуждения. При программной и аппаратной реализации выполненные на этом языке описания переводятся на языки другого уровня, более пригодные для реализации.

Самый заслуженный и, вероятно, наиболее важный элемент нейросистем – это адаптивный сумматор. Адаптивный сумматор вычисляет скалярное произведение вектора входного сигнала x на вектор параметров α. На схемах будем обозначать его так, как показано на рис. 1. Адаптивным называем его из-за наличия вектора настраиваемых параметров α. Для многих задач полезно иметь линейную неоднородную функцию выходных сигналов. Ее вычисление также можно представить с помощью адаптивного сумматора, имеющего n+1 вход и получающего на 0-й вход постоянный единичный сигнал (рис. 2).

Рис. 2. Неоднородный адаптивный сумматор

Рис. 1. Адаптивный сумматор.

Рис. 5. Формальный нейрон

Рис. 3. Нелиней-ный преобразова-тель сигнала.

Рис. 4. Точка ветвления

Нелинейный преобразователь сигнала изображен на рис. 3. Он получает скалярный входной сигнал x и переводит его в φ(x).

Точка ветвления служит для рассылки одного сигнала по нескольким адресам (рис. 4). Она получает скалярный входной сигнал x и передает его всем своим выходам. Стандартный формальный нейрон составлен из входного сумматора, нелинейного преобразователя и точки ветвления на выходе (рис. 5).

Линейная связь ‑ синапс ‑ отдельно от сумматоров не встречается, однако для некоторых рассуждений бывает удобно выделить этот элемент (рис. 6). Он умножает входной сигнал x на «вес синапса» α.

Рис. 6. Синапс.

Также бывает полезно «присоединить» связи не ко входному сумматору, а к точке ветвления. В результате получаем элемент, двойственный адаптивному сумматору и называемый «выходная звезда». Его выходные связи производят умножение сигнала на свои веса.

Итак, дано описание основных элементов, из которых составляются нейронные сети.

3. Архитектура нейронных сетей

Перейдем теперь к вопросу: как можно составлять эти сети Строго говоря, как угодно, лишь бы входы получали какие-нибудь сигналы. Но такой произвол слишком необозрим, поэтому используют несколько стандартных архитектур, из которых путем вырезания лишнего или (реже) добавления строят большинство используемых сетей.

Pages:     || 2 | 3 | 4 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.