11.2.3. Нейронные системы и сети
Одним из быстро развивающихся направлений искусственного интеллекта в последнее время является построение нейронных сетей, моделирующих мыслительную деятельность человеческого мозга, что стало возможным только благодаря быстрому развитию компьютерных технологий. Разработка нейросетей и нейрокомпьютеров ведется в большинстве промышленно развитых стран, т.к. они позволяют эффективно решать задачи распознавания образов, прогнозирования (особенно в финансово-экономической сфере), классификации, диагностики и т.д.
Нейронные сети моделируют построение человеческого мозга, который состоит примерно из 1010 - 1012 нервных клеток – нейронов. Каждый нейрон можно рассматривать как преобразователь информации. Совокупная работа всех нейронов обусловливает сложную работу мозга, который в реальном времени решает сложнейшие задачи.
Электронные нейросхемы упрощенно моделируют поведение реальных нейронов. Технология их создания, обучения и эксплуатации состоит из следующей последовательности действий:
Для решения конкретной проблемы выделяется набор параметров, которые определяют эксперты на основании опыта. Этот набор может быть избыточен и противоречив. Важность параметров определяется в процессе обучения и эксплуатации нейронной сети.
Подбирается набор обучающих примеров. Каждый пример представляет собой набор входных параметров, для которого определены верные выходные значения, называемые эталонными.
Производится первоначальная настройка сети: весовым коэффициентам, приписанным каждому из входных параметров, присваиваются случайные значения.
Обучающие последовательности в определенном порядке предъявляются нейронной сети. Нейронная сеть формирует выходные значения, которые сопоставляются с эталонными. На основе этого сравнения происходит автоматическая коррекция весовых коэффициентов в нейронной сети, которую называют процессом обучения. В случае совпадения полученного значения с эталонным происходит увеличение весовых коэффициентов тех параметров, которые способствовали получению верного результата, и, наоборот, происходит понижение весовых коэффициентов тех параметров, которые способствовали выработке неверного решения.
Процесс предоставления обучающих последовательностей повторяется многократно до тех пор, пока сеть не придет в стационарное состояние, т.е. результаты, вырабатываемые нейронной сетью с заданной вероятностью, совпадут с эталонными результатами.
После этого нейронная сеть считается настроенной (обученной) на определенную проблему, т.е. создана числовая матрица весовых коэффициентов, и ее можно использовать для решения реальных задач. В процессе эксплуатации нейронной сети также может происходить ее последующее обучение. Обучение нейронной сети стоит достаточно дорого и представляет собой длительный процесс. В дальнейшем пользователи сети могут и не знать методики обучения.
Для обучения используются специальные алгоритмы, которых на сегодняшний день достаточно много. Изучение таких алгоритмов происходит в рамках научной дисциплины, называемой нейроматематикой.
В качестве примера рассмотрим последовательность применения нейронных сетей на фондовом рынке:
Подбор базы данных.
Выделение входов (исходные данные) и выходов (результатов прогноза). В качестве входных параметров можно выбрать цены открытия, закрытия, максимумы (минимумы) за определенный интервал времени; статистику значений различных индикаторов (например, индексы Джонса, комбинацию курсов валют, доходность государственных ценных бумаг, отношения фундаментальных и технических индикаторов и др.), обычно выбирается от 6 до 30 различных параметров. Количество выходов обычно стремятся сделать как можно меньше. Это могут быть цены открытия, закрытия, максимумы (минимумы) следующего дня.
Выделение в массиве данных тренировочных и экзаменационных участков.
Обучение нейросети. На этом этапе нейронная сеть обрабатывает тренировочные примеры, пытается дать прогноз на экзаменационных участках базы данных, сравнивает полученную ошибку с ответом, имеющимся в примере (базе данных), а также с ошибкой предыдущего этапа обучения, и изменяет свои параметры так, чтобы это изменение приводило к постоянному уменьшению ошибки.
Введение срока прогноза.
Получение значения прогнозируемых данных на выходе нейросети.
Реализация нейросетевых алгоритмов на обычном вычислительном оборудовании неэффективна. Поэтому используют вычислительные системы с такой архитектурой аппаратного и программного обеспечения, которая ориентирована на эффективную реализацию нейросетевых алгоритмов. Такие вычислительные системы принято называть нейрокомпьютерами. Элементную базу нейрокомпьютеров составляют специализированные нейроБИС. Нейрокомпьютеры могут представлять собой самостоятельные устройства, а также строиться на основе обычных вычислительных устройств за счет включения в них специальных нейроплат – нейроакселераторов для рабочих станций и ПК.
- Основы информатики и информационных технологий
- Оглавление
- Глава 8. Сети и сетевые технологии 112
- Глава 9. Ащита информации 129
- Предисловие
- Раздел 1. Введение в информатику
- Глава 1. Информатика и предмет ее исследования
- Глава 2. Понятие информации
- 2.1. Определение и свойства информации
- 2.2. Особенности экономической информации
- Глава 3. Роль информации в управлении
- 3.1. Одноконтурная схема управления экономическими системами
- 3.2. Информация и информационные системы в управлении
- Глава 4. Кодирование и представление информации
- 4.1. Основные определения
- 4.2. Связь между системами счисления
- 4.3. Системы счисления, используемые в эвм
- 4.4. Внутреннее представление данных в памяти компьютера
- 4.4.1. Представление чисел
- 4.4.2. Представление текстовых данных
- 4.4.3. Представление мультимедийной информации
- 4.5. Представление данных во внешней памяти компьютера
- Глава 5. Основы алгоритмизации
- 5.1. Определение и свойства алгоритмов
- 5.2. Основные этапы и методы разработки алгоритмов
- 5.3. Основные способы описания алгоритмов
- Раздел 2. Основы информационных технологий
- Глава 6. Аппаратное обеспечение вычислительных систем
- 6.1. Понятие архитектуры и принципы устройства вычислительных систем
- 6.2. Устройство персонального компьютера
- 6.2.1. Конфигурация персонального компьютера
- 6.2.2. Характеристики процессора
- 6.2.3. Организация памяти персонального компьютера
- 6.2.4. Устройства ввода/вывода
- 6.2.5. Внешние запоминающие устройства
- 6.3. Тенденции совершенствования архитектуры
- Глава 7. Программное обеспечение
- 7.1. Понятие программы
- 7.2. Классификация программного обеспечения
- 7.3. Системное программное обеспечение
- 7.3.1. Операционные системы
- Определение и функции операционных систем
- Классификация операционных систем
- Функция управления процессами
- Управление основными ресурсами
- Управление данными. Файловая система
- Управление внешними устройствами и организация ввода/вывода
- Интерфейс с пользователем
- 7.3.2. Операционные оболочки
- 7.3.3. Средства контроля и диагностики
- 7.3.4. Системы программирования
- 7.4. Системы управления базами данных
- 7.4.1. Основные понятия
- 7.4.2. Реляционный подход к управлению бд
- «Магазины»
- «Владельцы»
- «Магазины-Владельцы»
- «Поставки»
- «Товар»
- «Поставки»
- 7.4.3. Назначение и классификация субд
- 7.4.4. Средства описания и манипулирования данными в субд
- 7.4.5. Объектно-ориентированные субд
- 7.4.6. Категории пользователей
- 7.5. Прикладное программное обеспечение
- Глава 8. Сети и сетевые технологии
- 8.1. Определение, назначение и классификация сетей
- 8.2. Способы передачи информации, коммутация и маршрутизация в сетях
- 8.3. Организация взаимодействия в сетях
- 8.4. Топология сетей и методы доступа
- 8.5. Глобальная сеть Internet
- 8.5.1. Идентификация компьютеров в сети
- 8.5.2. Услуги Internet
- 8.5.3. Всемирная паутина World Wide Web
- 8.5.4. Электронная почта
- 8.5.5. Навигационные средства для Internet
- 8.6. Корпоративные сети на основе технологий Internet
- Глава 9. Защита информации
- 9.1. Информация как продукт
- 9.2. Концепция защищенной вс
- 9.2.1. Основные понятия
- 9.2.2. Этапы разработки системы защиты
- 9.2.3. Общая классификация вторжений и характеристика угроз
- 9.2.4. Система защиты
- 9.2.5. Защита объектов на регистрационном уровне и контроль доступа
- 9.3. Криптографические средства защиты информации
- 9.3.1. Основные понятия
- 9.3.2. Криптографические протоколы
- 9.3.3. Электронно-цифровые подписи и открытые сделки
- 9.3.4. Использование криптографической защиты в программных продуктах
- 9.3.5. Условия и ограничения использования криптографической защиты
- 9.4. Программные закладки и вирусы
- 9.5. Хакеры и проблема безопасности информационных систем
- 9.6. Защита информации от потери в результате сбоев
- 9.7. Правовая защита информации и программного обеспечения
- Глава 10. Интегрированные пакеты прикладных программ офисного назначения
- 10.1. Общая характеристика офисных пакетов
- 10.2. Основы редактирования текстовых документов
- 10.3. Использование электронных таблиц
- 10.4. Системы электронного перевода
- 10.5. Системы оптического распознавания текстов
- 10.6. Интеграция систем распознавания текстов, компьютерного перевода и офисных пакетов
- 10.7. Электронные презентации
- 10.8. Графические редакторы
- 10.9. Правовые системы
- 10.10. Учетные системы
- Глава 11. Системы аналитической обработки данных и искусственного интеллекта
- 11.1. Средства анализа данных математических пакетов
- 11.2. Введение в системы искусственного интеллекта
- 11.2.1. Основы экспертных систем
- 11.2.2. Представление и использование нечетких знаний
- 11.2.3. Нейронные системы и сети
- 11.2.4. Системы извлечения знаний
- 11.2.5. Инструментальные средства создания интеллектуальных приложений
- Раздел 3. Современные информационные технологии в экономике и управлении
- Глава 12. Основные понятия
- Глава 13. Эволюция информационных технологий
- Глава 14. Классификация информационных систем
- Глава 15. Корпоративные системы
- 15.1. Типовые технические решения
- 15.2. Корпоративные информационные порталы
- 15.3. Серверы BizTalk как основа средств интеграции информационных систем
- Глава 16. Методы и средства разработки информационных систем
- 16.1. Жизненный цикл информационных систем
- 16.1.1. Процессы жизненного цикла ис
- 16.1.2. Модели жизненного цикла
- 16.2. Методы и средства структурного анализа
- 16.3. Объектно-ориентированный подход к разработке информационных систем
- 16.4. Компонентно-ориентированные средства разработки ис
- Глава 17. Стандарты создания информационных систем
- 17.1. Стандарты кодирования и представления информации
- 17.1.1. Единая система классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации
- 17.1.2. Нормативная база системы классификации и кодирования
- 17.2. Унификация и стандартизация документов
- 17.3. Поддержка стандартов управления бизнес-системами
- 17.3.1. Информационные технологии и реинжиниринг
- 17.3.2 Описание стандарта mrp II
- Стратегическое планирование
- Бизнес-планирование
- Планирование объемов продаж и производства
- Планирование ресурсов
- Главный план-график производства
- Общее планирование мощностей
- Mrp, или планирование потребностей в материалах
- Crp, или планирование потребностей в мощностях
- Drp, или планирование потребностей в распределении
- Глава 18. Основы электронной коммерции
- 18.1. Этапы развития электронной коммерции
- 18.2. Секторы рынка электронной коммерции
- 18.3. Инструментарий электронной коммерции
- 18.4. Электронные платежные системы
- Глава 19. Введение в мобильный бизнес
- 19.1. Возможности мобильного бизнеса
- 19.2. Обзор существующих технологий мобильного бизнеса
- 19.2.1. Терминальные устройства
- 19.2.2. Современные технологии построения цифровых каналов связи
- 19.2.3. Стандарты мобильного Internet
- 19.2.4. Проблемы мобильного Internet
- 19.2.5. Операционные системы для мобильных устройств
- 19.2.6. Средства разработки приложений мобильного бизнеса
- Библиографический список