Нейронные сети
 
Автор Наталья Юрьева (Все статьи)
Опубликовано04.06.2003
Источник http://www.comprice.ru/
РазделЛикбез
Просмотров7693
Оцените статью!
  • Рейтинг статьи - 1.71 из 5
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

Методы анализа информации при помощи компьютерных систем постоянно совершенствуются. При этом, наряду с прочно устоявшимися и широко применяемыми методами, все шире развиваются и используются другие, нетрадиционные подходы. Один из них связан с искусственными нейронными сетями.

Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не ухватывают некоторые ключевые аспекты человеческого интеллекта. Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственный интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.

Искусственные нейронные сети представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Такие процессоры обычно исключительно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам, и, тем не менее, будучи соединенными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Разработка искусственных нейронных сетей началась еще на заре XX столетия, но только в 90-х годах, когда были преодолены некоторые теоретические барьеры, а вычислительные системы стали достаточно мощными, нейронные сети получили широкое признание. Слово "искусственные" в данном контексте иногда используется для того, чтобы подчеркнуть, что речь идет об искусственном устройстве, а не о реальных биологических нейронных системах, которую имеет человек. Создание искусственных нейронных сетей было инспирировано попытками понять принципы работы человеческого мозга и, без сомнения, это будет влиять и на дальнейшее их развитие. Однако, в сравнении с человеческим мозгом, искусственные нейронные сети сегодня представляют собой весьма упрощенные абстракции.

Хотя нейронные сети могут быть реализованы в виде быстрых аппаратных устройств (и такие реализации действительно существуют), большинство исследований выполняется с использованием программного моделирования на обычных компьютерах. Программное моделирование обеспечивает достаточно дешевую и гибкую среду для поиска и проверки исследовательских идей, а для многих реальных приложений такое моделирование оказывается вполне адекватным и достаточным. Хотя решение на основе нейронной сети может выглядеть и вести себя как обычное программное обеспечение, они различны в принципе, поскольку большинство реализаций на основе нейронных сетей "обучается", а не программируется: сеть учится выполнять задачу, а не программируется непосредственно. На самом деле в большинстве случаев нейронные сети используются тогда, когда невозможно написать подходящую программу, или по причине того, что найденное нейронной сетью решение оказывается более совершенным.

Решения на основе нейронных сетей становятся все более совершенными. Уже сегодня имеется немало впечатляющих разработок. База приложений нейронных сетей просто огромна: выявление фальшивых кредитных карточек, прогнозирование изменений на фондовой бирже, составление кредитных планов, оптическое распознавание символов, профилактика и диагностика заболеваний человека, наблюдение за техническим состоянием машин и механизмов, автоматическое управление движением автомобиля, принятие решений при посадке поврежденного летательного аппарата и т.д. Дальнейшие успехи в разработке искусственных нейронных сетей будут зависеть от дальнейшего понимания принципов работы человеческого мозга, но здесь имеется и обратная связь: искусственные нейронные сети являются одним из средств, с помощью которых совершенствуется наше представление о процессах, происходящих в нервной системе человека, выступая в качестве моделей соответствующих процессов.

Нейросетевые технологии предоставляют сегодня широкие возможности для решения задач прогнозирования, обработки сигналов и распознавания образов. По сравнению с традиционными методами математической статистики, классификации и аппроксимации, эти технологии обеспечивают достаточно высокое качество решений при меньших затратах. Они позволяют выявлять нелинейные закономерности в сильно зашумленных неоднородных данных, дают хорошие результаты при большом числе входных параметров и обеспечивают адекватные решения при относительно небольших объемах данных. Сейчас уже накоплен богатый опыт успешного использования нейронных сетей в практических приложениях. По количеству реальных приложений лидируют системы интеллектуального анализа данных в бизнесе и в управлении процессами.

Учитывая высокие темпы роста объемов накопленной в современных хранилищах данных информации, роль нейронных сетей трудно переоценить. По мнению специалистов, интеллектуальный анализ данных войдет в десятку важнейших информационных технологий. В последние годы началось активное внедрение нейросетевой технологии. Ее активно используют такие крупные корпорации, как American Express, Lockheed и многие другие. Естественно, в ответ на этот интерес на рынке программных средств стали появляться соответствующие инструментальные средства.

Особенно широко нейросетевые технологии применяются в бизнес-приложениях маркетологами-аналитиками и руководителями компаний. Для этих категорий пользователей разрабатываются инструментальные средства высокого уровня, позволяющие решать достаточно сложные практические задачи без специальной математической подготовки. Актуальность использования нейросетей в бизнесе связана с жесткой конкуренцией, возникшей вследствие перехода от "рынка продавца" к "рынку покупателя". В этих условиях особенно важно качество и обоснованность принимаемых решений, что требует строгого количественного анализа имеющихся данных. При работе с большими объемами накапливаемой информации необходимо постоянно оперативно отслеживать динамику рынка, а это практически невозможно без автоматизации аналитической деятельности.

Разнообразие, большой объем и противоречивость различной диагностической информации выводят на передний план проблему поиска физических систем, способных к ее переработке. Решение этой комплексной задачи тесно связано с новыми информационными технологиями, важное место среди которых занимают методы распознавания и категоризации образов. Нейронные сети - мощный и, на сегодня, пожалуй, наилучший метод для решения задач распознавания образов в ситуациях, когда в экспериментальных данных отсутствуют значительные фрагменты информации, а имеющаяся информация предельно зашумлена. Высокая степень параллельности, допускаемая при реализации нейросистем, обеспечивает обработку недоступных оператору объемов информации за времена, меньшие или сравнимые с допустимыми временами измерений.

Самым главным отличием нейронных сетей от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейросети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами на основе предъявленной информации. Именно поэтому нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления, иными словами, в области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходима либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми являются нейронные сети.

Отзывы о статье Нейронные сети

Алексей [29-07-2005]

Не хватает для строгости ссылок на литературу. А я по НС дисер делаю...
| | Ответить

Смотреть все отзывы (1) / Добавить отзыв