Мозг напрокат. Как работает человеческое мышление и как создать душу для компьютера | страница 10

 По структуре связей нейронные сети делятся на два больших класса: однослойные и многослойные.

 К однослойным относятся так называемая модель Хопфилда и последующие ее модификации, а также сеть, известная под названием «машина Больцмана».

 Многослойная сеть имеет входной, выходной и скрытые слои: на входной подается информация, с выходного снимается ответ, скрытые слои участвуют в обработке. Число нейронов во входном и выходном слоях определяется обучающей выборкой (примерами с известным решением) и задается на этапе постановки задачи. А размеры скрытой части, как правило, выбираются «методом проб и ошибок», который зачастую отнимает немало времени и не гарантирует хорошего результата.

 Изменяя структуру связей и весовые коэффициенты, можно обучать нейронную сеть решать определенные задачи. Основные задачи, с которыми хорошо справляются нейронные сети,— это задачи классификации или, говоря по-другому, распознавания образов.

 Тот нейрон, что используется при компьютерном моделировании нейронных сетей, только отдаленно похож на нейрон головного мозга. Элементы, используемые при моделировании нейронных сетей, принято называть формальными нейронами (Гутчин, и др., 1967).

 Как устроен формальный нейрон?

Рисунок 6. Математическая модель одиночного формального нейрона.

На входы нейрона Х (синапсы) подаются сигналы, которые могут быть внешними, а могут быть сигналами с выходов (аксонов) других нейронов. В нормальном состоянии нейрон неактивен, то есть на выходе Y — ноль (нет сигнала). Каждому входу сопоставлен весовой коэффициент W, определяющий «важность этого входа». Если сумма произведений сигналов на входе на весовые коэффициенты превышает некое пороговое значение — нейрон активируется (на выходе — единица) и продолжает быть активным, пока взвешенная сумма входов не опустится ниже порогового значения. В некоторых моделях формальных нейронов изменение выхода происходит скачкообразно, а в некоторых — в соответствии с сигмоидной логистической функцией.

Рисунок 7. Скачкообразное и сигмоидное изменение состояния формального нейрона.

 Описанный формальный нейрон — это некая абстрактная конструкция, наделенная перечисленными свойствами, дающая возможность строить нейронные сети, применимые в определенных ситуациях. Еще раз подчеркнем, что такой формальный нейрон очень далек от реального нейрона головного мозга. Можно придумать другие формальные нейроны, обладающие более сложными свойствами,— например способные работать в разных режимах, каждому из которых свойственен свой алгоритм поведения. Более того, можно описать нейрон, одновременно работающий в нескольких режимах, и задать сложное информационное использование его связей. Такие более сложные формальные нейроны могут оказаться удобнее для решения специфических задач или служить иллюстрацией того, как работают реальные нейроны головного мозга.