Нейронные сети

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Институт математики и компьютерных наук

Реферат

на тему:

Нейронные сети

Т 2009

Содержание

История нейронных сетей

Аналогия с мозгом

Биологический нейрон

Искусственный нейрон

Обучение искусственных нейронных сетей

Применение нейронных сетей

Список литературы

История нейронных сетей

Изучению человеческого мозга - тысячи лет. С появлением современной электроники, начались попытки аппаратного воспроизведения процесса мышления. Первый шаг был сделан в 1943 г. с выходом статьи нейрофизиолога Уоррена Маккалоха (Warren McCulloch) и математика Уолтера Питтса (Walter Pitts) про работу искусственных нейронов и представления модели нейронной сети на электрических схемах.

1949 г. - опубликована книга Дональда Хебба (Donald Hebb) "Организация поведения", где исследована проблематика настройки синаптических связей между нейронами.

1950-е гг. - появляются программные модели искусственных нейросетей. Первые работы проведены Натаниелом Рочестером (Nathanial Rochester) из исследовательской лаборатории IBM. И хотя дальнейшие реализации были успешными, эта модель потерпела неудачу, поскольку бурний рост традиционных вычислений оставил в тени нейронные исследования.

1956 г. - Дартмутский исследовательский институт искусственного интеллекта обеспечил подъем искусственного интеллекта, в частности, нейронных мереж. Стимулирование исследований искусственного интеллекта разделилось на два направления: промышленные применения систем искусственного интеллекта (экспертные системы) и моделирование мозга.

1958 г. - Джон фон Нейман (John fon Neumann) предложил имитацию простых функций нейронов с использованием вакуумных трубок.

1959 г. - Бернард Видроу (Bernard Widrow) и Марсиан Хофф (Marcian Hoff) разработали модели ADALINE и MADALINE (Множественные Адаптивные Линейные Элементы (Multiple ADAptive LINear Elements)). MADALINE действовала, как адаптивный фильтр, устраняющих эхо на телефонных линиях. Эта нейросеть до сих пор в коммерческом использовании.

Нейробиолог Френк Розенблатт (Frank Rosenblatt) начал работу над перцептроном. Однослойный перцептрон был построен аппаратно и считается классической нейросетью. Тогда перцептрон использовался для классификации входных сигналов в один из двух классов. К сожалению, однослойный перцептрон был ограниченым и подвергся критике в 1969 г., в книге Марвина Мински (Marvin Minsky) и Сеймура Пейперта (Seymour Papert) "Перцептроны".

Ранние успехи, способствовали преувеличению потенциала нейронных мереж, в частности в свете ограниченной на те времена электроники. Чрезмерное ожидание, процветающее в академическом и техническом мире, заразило общую литературу этого времени. Опасение, что эффект "мыслящей машины" отразится на человеке все время подогревалось писателями, в частности, серия книг Азимова про роботов показала последствия на моральных ценностях человека, в случае возможности интеллектуальных роботов выполнять функции человека.

Эти опасения, объединенные с невыполненными обещаниями, вызвали множество разочарований специалистов, подвергших критике исследования нейронных мереж. Результатом было прекращение финансирования. Период спада продолжался до 80-х годов.

1982 г. - к возрождению интереса привело несколько событий. Джон Хопфилд (John Hopfield) представил статью в национальную Академию Наук США. Подход Хопфилда показал возможности моделирования нейронных сетей на принципе новой архитектуры.

В то же время в Киото (Япония) состоялась Объединенная американо-японская конференция по нейронным сетям, которые объявили достижением пятой генерации. Американские периодические издания подняли эту историю, акцентируя, что США могут остаться позади, что привело к росту финансирования в области нейросетей.

С 1985 г. Американский Институт Физики начал ежегодные встречи - "Нейронные сети для вычислений".

1989 г. - на встрече "Нейронные сети для обороны" Бернард Видров сообщил аудитории о начале четвертой мировой войны, где полем боя являются мировые рынки и производства.

1990 г. - Департамент программ инновационных исследований защиты малого бизнеса назвал 16 основных и 13 дополнительных тем, где возможно использование нейронных мереж.

Сегодня, обсуждение нейронных сетей происходят везде. Перспектива их использования кажется довольно яркой, в свете решения нетрадиционных проблем и является ключом к целой технологии. На данное время большинство разработок нейронных мереж принципиально работающие, но могут существовать процессорные ограничения. Исследования направлены на программные и аппаратные реализации нейросетей. Компании работают над созданием трех типов нейрочипов: цифровых, аналоговых и оптических, которые обещают быть волной близкого будущего.

Аналогия с мозгом

Точная работа мозга человека - все еще тайна. Тем не менее, некоторые аспекты этого удивительного процессора известны. Базовым элементом мозга человека являются специфические клетки, известные как нейроны, способные запоминать, думать и применять предыдущий опыт к каждому действию, что отличает их от остальных клеток тела.

Кора головного мозга человека является плоской, образованной из нейронов поверхностью, толщиной от 2 до 3 мм площадью около 2200 см², что вдвое превышает площадь поверхности стандартной клавиатуры. Кора главного мозга содержит около 10¹¹ нейронов, что приблизительно равно числу звезд Млечного пути. Каждый нейрон связан с 10³ - 10⁴ другими нейронами. В целом мозг человека имеет приблизительно от 10¹⁴ до 10¹⁵ взаимосвязей.

Сила человеческого ума зависит от числа базовых компонент, многообразия соединений между ними, а также от генетического программирования и обучения.

Индивидуальный нейрон является сложным, имеет свои составляющие, подсистемы и механизмы управления и передает информацию через большое количество электрохимических связей. Насчитывают около сотни разных классов нейронов. Вместе нейроны и соединения между ними формируют недвоичный, нестойкий и несинхронный процесс, отличающийся от процесса вычислений традиционных компьютеров. Искусственные нейросети моделируют лишь главнейшие элементы сложного мозга, вдохновляющие ученых и разработчиков к новым путям решения проблемы.

Биологический нейрон

Нейрон (нервная клетка) является особой биологической клеткой, которая обрабатывает информацию. Она состоит из тела клетки - сомы (soma), и двух типов внешних древовидных ответвлений: аксона (axon) и дендритов (dendrites). Тело клетки содержит ядро (nucleus), которое содержит информацию о наследственных свойствах нейрона, и плазму, обладающую молекулярными средствами для производства необходимых нейрону материалов. Нейрон получает сигналы (импульсы) от других нейронов через дендриты (приемники) и передает сигналы, сгенерированные телом клетки, вдоль аксона (передатчика), который в конце разветвляется на волокна (strands). На окончаниях волокон находятся синапсы (synapses)(3).

Рис.1 Биологический нейрон

Синапс является элементарной структурой и функциональным узлом между двумя нейронами (волокно аксона одного нейрона и дендрит другого). Когда импульс достигает синаптического окончания, высвобождаются определенные химические вещества, называемые нейротрансмиттерами. Нейротрансмиттеры проходят через синаптичную щель и, в зависимости от типа синапса, возбуждают или тормозят способность нейрона-приемника генерировать электрические импульсы. Результативность синапса настраивается проходящими через него сигналами, поэтому синапсы обучаются в зависимости от активности процессов, в которых они участвуют. Эта зависимость от предыстории действует как память, которая, возможно, отвечает за память человека. Нейроны способны запоминать, думать и применять предыдущий опыт к каждому действию, что отличает их от других клеток тела. Нейроны взаимодействуют с помощью короткой серии импульсов. Сообщение передается с помощью частотно-импульсной модуляции.

Последние экспериментальные исследования доказывают, что биологические нейроны структурно сложнее, чем упрощенное объяснение существующих искусственных нейронов, которые являются элементами современных искусственных нейронных сетей. Поскольку нейрофизиология предоставляет ученым расширенное понимание действия нейронов, а технология вычислений постоянно совершенствуется, разработчики сетей имеют неограниченное пространство для улучшения моделей биологического мозга.

Искусственный нейрон

История создания искусственных нейронов уходит своими корнями в 1943 год, когда шотландец МакКаллок и англичан Питтс создалитеорию формальных нейросетей, а через пятнадцать лет Розенблатт изобрёл искусственный нейрон (перцептрон), который впоследствии и лёг в основу нейрокомпьютера.

Несмотря на существенные различия, отдельные типы нейронных сетей обладают несколькими общими чертами.

Во-первых, основу каждой нейросети составляют относительно простые, в большинстве случаев – однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Далее под нейроном будет подразумеваться искусственный нейрон, то есть ячейка нейросети. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены или заторможены. Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов. Общий вид нейрона приведен на рисунке 2. Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или ее весом w_i, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости.