Общие принципы, характерные для нейросетей

 

Согласно общепринятым представлениям наиболее общими принципами, характерными для современных нейросетей являются: коннекционизм, нелинейность активационной функции, локальность и параллелизм вычислений, обучение вместо программирования, оптимальность обучающих алгоритмов.

1. Коннекционизм – это особое течение в философской науке, предметом которого являются вопросы познания. В рамках этого течения предпринимаются попытки объяснить интеллектуальные способности человека, используя искусственные нейронные сети. Составленные из большого числа структурных единиц, аналогичных нейронам, с заданным для каждого элемента весом, определяющим силу связи с другими элементами, нейронные сети представляют собой упрощённые модели человеческого мозга. Такая весовая модель обладает эффектом синапсов, соединяющих каждый нейрон с остальными. Эксперименты с нейронными сетями подобного рода продемонстрировали их способность к обучению выполнения таких задач, как распознавание образов, чтение и определение простых грамматических структур. Философы начали проявлять интерес к коннекционизму, так как коннекционистский подход обещал обеспечить альтернативу классической теории разума и широко распространённой в рамках этой теории идеи, согласно которой механизмы работы разума имеют сходство с обработкой символического языка цифровым компьютером. То, как именно и в какой степени парадигма коннекционизма составляет альтернативу классическим представлениям о природе разума, является предметом жарких споров, ведущихся в последние годы.

Принцип коннекционизма означает, что каждый нейрон нейросети, как правило, связан со всеми нейронами предыдущего слоя обработки данных. Заметим, что наиболее последовательно этот принцип реализован в архитектуре многослойного персептрона.

 

 

Рисунок 2. Выделение областей сложной формы.

 

Отличительной чертой нейросетей является глобальность связей. Базовые элементы искусственных нейросетей - формальные нейроны - изначально нацелены на работу с широкополосной информацией. Каждый нейрон нейросети, как правило, связан со всеми нейронами предыдущего слоя обработки данных (см. Рисунок 1, иллюстрирующий наиболее широко распространенную в современных приложениях архитектуру многослойного персептрона). В этом основное отличие формальных нейронов от базовых элементов последовательных ЭВМ - логических вентилей, имеющих лишь два входа. В итоге, универсальные процессоры имеют сложную архитектуру, основанную на иерархии модулей, каждый из которых выполняет строго определенную функцию. Напротив, архитектура нейросетей проста и универсальна. Специализация связей возникает на этапе их обучения под влиянием конкретных данных.

 

Рисунок 3. Глобальность связей в искуственных нейросетях

 

Типичный формальный нейрон производит простейшую операцию - взвешивает значения своих входов со своими же локально хранимыми весами и производит над их суммой нелинейное преобразование:

 

 

Рисунок 4. Нейрон производит нелинейную операцию над линейной комбинацией входов

Нелинейность выходной функции активации принципиальна. Чтобы отразить суть биологических нейронных систем, определение искусственного нейрона дается следующим образом:

Он получает входные сигналы (исходные данные либо выходные сигналы других нейронов нейронной сети) через несколько входных каналов. Каждый входной сигнал проходит через соединение, имеющее определенную интенсивность (или вес); этот вес соответствует синаптической активности биологического нейрона. С каждым нейроном связано определенное пороговое значение. Вычисляется взвешенная сумма входов, из нее вычитается пороговое значение и в результате получается величина активации нейрона (она также называется пост-синаптическим потенциалом нейрона - PSP).

Сигнал активации преобразуется с помощью функции активации (или передаточной функции) и в результате получается выходной сигнал нейрона.

Нелинейность разрушает линейную суперпозицию и приводит к значительному расширению возможностей нейросетей.