Реферат: Нейроинформатика и ее приложения
Постепенно из обучающей выборки были исключена примерно треть больных (при этом ни одного здорового!), и только тогда сеть обучилась полностью. Так как ни один здоровый человек не был исключен из обучения, группа здоровых не изменилась, а группа больных оказалась разделена на 2 подгруппы оставшиеся и исключенные примеры больных.
После проведения статистического анализа выяснилось, что группа здоровых и исходная группа больных практически не отличаются друг от друга по показателям метаболизма лимфоцитов. Однако две подгруппы больных статистически достоверно отличаются от здоровых людей и друг от друга по нескольким показателям внутриклеточного метаболизма лимфоцитов. Причем в одной подгруппе наблюдалось увеличение активности большинства лимфоцитарных ферментов по сравнению со здоровыми, а в другой подгруппе депрессия (снижение активности). Для этих подгрупп и прогноз течения болезни, и лечение различны.
Истинные преимущества нейронных сетей?
Нейронные сети нынче в моде, но стоит ли следовать за ней? Ресурсы ограничены особенно у нас и особенно теперь. Так что же такое Нейрокомпьютер интеллектуальная игрушка или новая техническая революция? Что нового и полезного может сделать нейрокомпьютер? Очевидно, что на новые игрушки, даже высокоинтеллектуальные, средств нет; нейрокомпьютер должен еще доказать свои необыкновенные возможности совершить то, что не под силу обычной ЭВМ, иначе на него не стоит тратиться.
У энтузиастов имеются свои рекламные способы отвечать на заданные вопросы, рисуя радужные горизонты. Но все это в будущем. А сейчас? Ответы парадоксальны:
· нейрокомпьютеры это новая техническая революция, которая приходит к нам в виде интеллектуальной игрушки (вспомните, и ПК были придуманы для игры);
· для любой задачи, которую способен решить нейрокомпьютер, можно построить специализированную ЭВМ, которая решит ее не хуже, а подчас 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 прозаические ответы игра может далеко от них увести. Но и они необходимы иллюзия практичности столь же важна, сколь и иллюзия величия. Вот несколько вариантов прозаических ответов на вопрос «зачем?».
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, лучше 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 нужен аналог человеческой интуиции для распознавания образов (узнавания лиц, чтения рукописных текстов), подготовки аналитических прогнозов, перевода с одного естественного языка на другой и т.п. Именно для таких задач обычно трудно сочинить явный алгоритм.
Г. Нейронные сети позволяют создать эффективное программное обеспечение для компьютеров с высокой степенью распараллеливания обработки. Проблема эффективного использования параллельных системы хорошо известна многим. Как добиться того, чтобы все элементы одновременно и без лишнего дублирования делали что-то полезное? Создавая математическое обеспечения на базе нейронных сетей, можно для широкого класса задач решить эту проблему.
Д. Нейросетевые системы «демократичны», они также дружественны, как текстовые процессоры, поэтому с ними может работать любой, даже совсем неопытный пользователь.
Все это вместе служит рациональным основанием для нейрокомпьютерной моды.
Литература
А.Горбань, Д. Россиев. Нейронные сети на персональном компьютере. //Новосибирск: Наука, 1996.
