Курсовая работа: Искусственные нейронные сети
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.
Рис. 1 Нейрон
1.2 Определение ИНС
Искусственная нейронная сеть (ИНС, нейронная сеть) - это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные функции всех нейронов в нейронной сети фиксированы, а веса являются параметрами нейронной сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы нейронной сети, а некоторые выходы - как внешние выходы нейронной сети. Подавая любые числа на входы нейронной сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах нейронной сети. Таким образом, работа нейронной сети состоит в преобразовании входного вектора в выходной вектор, причем это преобразование задается весами нейронной сети.
Искусственная нейронная сеть это совокупность нейронных элементов и связей между ними.
Основу каждой искусственной нейронной сети составляют относительно простые, в большинстве случаев - однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга (далее под нейроном мы будем подразумевать искусственный нейрон, ячейку искусственной нейронной сети).
Рис. 2 - Искусственный нейрон
· Нейрон обладает группой синапсов - однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов. Каждый синапс характеризуется величиной синоптической связи или ее весом wi .
· Каждый нейрон имеет текущее состояние, которое обычно определяется, как взвешенная сумма его входов:
· Нейрон имеет аксон - выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов. Выход нейрона есть функция его состояния:
y = f(s)
Функция f называется функцией активации.
Рис. 3 - Функция активации
Функция активации может иметь разный вид :
· пороговый ( рис. 3.a),
· кусочно-линейный ( рис. 3.б),
· сигмоид( рис. 3.в, 3.г ).
Множество всех нейронов искусственной нейронной сети можно разделить на подмножества - т.н. слои. Взаимодействие нейронов происходит послойно.
Слой искусственной нейронной сети - это множество нейронов на которые в каждый такт времени параллельно поступают сигналы от других нейронов данной сети
Выбор архитектуры искусственной нейронной сети определяется задачей. Для некоторых классов задач уже существуют оптимальные конфигурации. Если же задача не может быть сведена ни к одному из известных классов, разработчику приходится решать задачу синтеза новой конфигурации. Проблема синтеза искусственной нейронной сети сильно зависит от задачи, дать общие подробные рекомендации затруднительно. В большинстве случаев оптимальный вариант искусственной нейронной сети получается опытным путем.
Искусственные нейронные сети могут быть программного и аппаратного исполнения. Реализация аппаратная обычно представляет собой параллельный вычислитель, состоящий из множества простых процессоров.
1.3 Архитектура нейронной сети
ИНС может рассматриваться как направленный граф со взвешенными связями, в котором искусственные нейроны являются узлами. По архитектуре связей ИНС могут быть сгруппированы в два класса (рис. 4): сети прямого распространения, в которых графы не имеют петель, и рекуррентные сети, или сети с обратными связями.
Рис. 4 - архитектуре связей ИНС