71. Основы нейронных сетей
Нервная система и мозг человека состоят из нейронов, соединенных между собой нервными волокнами. Нервные волокна способны передавать электрические импульсы между нейронами. Все процессы передачи раздражений от нашей кожи, ушей и глаз к мозгу, процессы мышления и управления действиями - все это реализовано в живом организме как передача электрических импульсов между нейронами.
Рассмотрим строение биологического нейрона. Каждый нейрон имеет отростки нервных волокон двух типов - дендриты, по которым принимаются импульсы, и единственный аксон, по которому нейрон может передавать импульс. Аксон контактирует с дендритами других нейронов через специальные образования - синапсы, которые влияют на силу импульса. Можно считать, что при прохождении синапса сила импульса меняется в определенное число раз, которое мы будем называть весом синапса. Импульсы, поступившие к нейрону одновременно по нескольким дендритам, суммируются. Если суммарный импульс превышает некоторый порог, нейрон возбуждается, формирует собственный импульс и передает его далее по аксону. Важно отметить, что веса синапсов могут изменяться со временем, а значит, меняется и поведение соответствующего нейрона.
Искусственная нейронная сеть (ИНС, нейросеть) - это набор нейронов (блоков), соединенных между собой (аналог человеческого нерва). Как правило, передаточные функции всех нейронов в сети фиксированы, а веса являются параметрами сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы сети, а некоторые выходы - как внешние выходы сети. Подавая любые числа на входы нейронной сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах сети. Таким образом, работа нейросети состоит в преобразовании входного вектора в выходной вектор, причем это преобразование задается весами сети.
Н
ейронные
сети - исключительно мощный метод
моделирования, позволяющий воспроизводить
чрезвычайно сложные зависимости. В
частности, нейронные сети нелинейны по
свой природе (смысл этого понятия
подробно разъясняется далее в этой
главе). Учатся на примерах. Примеры –
собираемся переходить дорогу. При этом
учитывает сигналы – покртие дороги,
дорожные знаки/светофор, цвет светофора,
наличие автомобилей на дороге… каждый
ход (сигнал) имеет вес, придающий
большую\меньшую значимость.
Y=f(s); s=Σwi*xi +b1
W – веса, значения сигнала, x – входные сигналы, b – внешний сигнал, , f – функция активации, y – вывод
Классифицируются:
Полносвязные – каждый нейрон передает сигнал свой выходной, как остальным, так и себе
Многослойные – состоит из слоев нейронов
Слабосвязные – нейроны связаны с 4 и 6 своими соседями
Еще классификация: гомогенные (одинаковые нейроны) и гетерогенные (разные по функции активации)
Предназначены для прогнозирования и диагностики (например мед.диагностика, где надо много факторов учитывать)
72.Аспекты извлечения знаний
Извлечение знаний - то процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области.
Чтобы разобраться в природе извлечения знаний, выделим три основных аспекта этой процедуры : психологический, лингвистический, гносеологический.
Задумал(100%), выразил в словесной форме (90%), высказал (80%), выслушано (70%), понято(60%), осталось в памяти (25%)…. М… да печально…
И
з
трех выделенных аспектов извлечения
знаний психологический
является, по-видимому, главным, поскольку
он определяет успешность и эффективность
взаимодействия инженера по знаниям
(аналитика) с основным источником знаний
- экспертом - профессионалом. Мы выделяем
психологический аспект еще и потому,
что извлечение знаний происходит чаше
всего в процессе непосредственного
общения разработчиков системы.
Стремление и умение общаться могут характеризовать степень профессионализма инженера по знаниям.
Известно, что потери информации при разговорном общении велики [9] (рис. 17.3). В связи с этим рассмотрим проблему увеличения информативности общения аналитика и эксперта за счет использования психологических знаний.
Мы можем предложить такую структурную модель общения при извлечении знаний:
∙ участники общения (партнеры);
∙ средства общения (процедура);
∙ предмет общения (знания).
В соответствии с этой структурой выделим три "слоя" психологических проблем, возникающих при извлечении знаний:
Контактный слой – описывает атмосферу получения и характеристики сторон получающих и передающих знания (отсутствие конакта)
Процедурный – описывает возможности русловой процедуры передачи знаний (отсутствие понимания)
Когнитивный – описание механизмов, с помощью которых человек познает окружающий мир.(низкая эффективность)
П
оскольку
процесс общения инженера по знаниям и
эксперта - это языковое общение, рассмотрим
лингвистический
аспект
инженерии знаний. Выделим три слоя
важных для инженерии, знаний лингвистических
проблем.
Общий код – язык эксперта состоит из специальной терминологии, используемой в предметной области; из общенаучной терминологии, неологизмы (термин, созданный самим экспертом) при решении задач, с которыми он непосредственно сталкивается
Язык когнитолога состоит из:
Терминов предметной области, полученных о предметной области
Общей научной терминологии, определяемой базовым образованием
Бытового языка, который используется когнитологом при работе с программными средствами
В итоге такой работы составляется словарь пользователя – набор терминов и понятий предметной области, включающий бытовой язык, общий код и общенаучные термины, использующиеся конечным пользователем в его ежедневной работе, а также названия всех объектов, используемых в программе
Гносеологический аспект извлечения знаний связан с отражением действительности в сознании человека.
Отражение действительности модель эксперта модель гносеолога поле знаний, представленное в формализованном виде (база знаний)
Критерии научного знания:
Внутренняя согласованность и непротиворечивость
Системность (7-9 элементов – число Мейера, человек не может обдумывать этого числа действий)
Объективность – способность выделения в понятия элементов, которые не зависят от опыта конечного пользователя
Историзм – учет развития термина или понятия по мере возникновения новых методов и инструментов.
Видимо сам процесс:
Описание
Обобщение
Установление связей
Построение модели знаний
Объяснение и предсказание