Функциональные модели универсального нейрокомпьютера — страница 8

  • Просмотров 30481
  • Скачиваний 1015
  • Размер файла 1401
    Кб

универсального нейрокомпьютера. Определены принципы выделения функциональных компонентов. Проведена декомпозиция нейрокомпьютера на функциональные компоненты в соответствии с предложенными принципами. Показана универсальность разработанной модели – возможность реализации в рамках данной модели всех основных видов нейронных сетей. Предложенная модель позволяет проводить аргументированное сравнение различных

реализаций отдельных компонентов нейрокомпьютера, отслеживать взаимосвязи между компонентами. Для каждого компонента разработан полный (исчерпывающий) список запросов. Это позволяет при разработке больших программных комплексов разрабатывать каждый компонент независимо от других. Более того, в пределах одной вычислительной платформы возможно использование один раз запрограммированного компонента в различных

программных комплексах (например, при помощи динамически связываемых библиотек (DLL)). Четкое определение функций каждого компонента позволяет разрабатывать для каждого компонента наиболее эффективные реализации независимо от других компонентов. Разработан принцип построения нового типа оценок, названный эффективной функцией оценки. Эффективность предложенного типа оценок состоит в том, что их использование позволяет

ускорить обучение нейронной сети, оценить уровень уверенности нейронной сети в полученном ответе, обучить с малой надежностью сеть решению тех задач, которые сеть данной архитектуры не может решить с высокой надежностью, учесть при обучении различие в достоверности ответов в разных примерах. Разработан метод получения явных знаний из данных с помощью логически прозрачных нейронных сетей, получаемых из произвольных

обученных сетей специальной процедурой контрастирования (скелетонизации). Этот метод позволяет получить явные зависимости выходных сигналов нейронной сети от входных. В случае решения задач классификации в большинстве случаев удается получить схему логического вывода. Разработан метод построения минимально необходимых наборов входных данных и построения на их основе наборов входных данных повышенной надежности

(устойчивости к искажениям во входных данных). Доказаны теоремы, устанавливающие соотношения между такими наборами, построенными различными способами. Разработан метод конструирования нейронных сетей из простейших элементов и более простых сетей. Предложен способ описания процесса конструирования и язык для записи его результата. Сформулировано три метода построения двойственных сетей и проведено их сравнение. Получены