Способы реализации нейронных сетей

Нейронные сети обычно реализуются 2 способами:

1. Программный;

2. Аппаратный.

Вариантами аппаратной реализации являются нейрокомпьютеры,

нейроплаты и нейронные БИС специального значения.

Одна из самых простых и дешевых – MD1220 (фирма Micro Devices).

Эта БИС реализует сеть с 8 нейронами и 120 синапсами.

Устройства Adaptive Solution (USA) и Hitachi (Japan).

Скорость обработки у Adaptive Solution – 1,2 млрд. мнс/с

(межнейронных соединений с секунду).

NETSIM – нейрокомпьютер на базе процессоров 80188,

производительность 450 млн. мнс/с.

Программная реализация нейронных сетей является более дешевой.

Программные продукты:

• Brain Maker, фирма CSS;

• Loral Space Systems – по заказу NASA.

Практическое применение нейросетевых технологий

- целесообразно при решении задач, у которых имеются следующие признаки:

1) Отсутствие алгоритма решения задач, но есть масса примеров;

2) Наличие большого числа входной информации, характеризующих исследуемую проблему;

3) Зашумленность, частичная противоречивость, неполнота или избыточность исходных данных.

Применение:

С помощью нейросистем решают широкий круг неформализованных задач: контроль воздушного пространства, вскрытие шифра, целенаведение ракет, моделирование развития военных действий.

Преимущества нейросетей:

1. Способность обучаться на множестве примеров, в тех случаях, когда неизвестны закономерности, отсутствуют зависимости между входными и выходными данными;

2. Нейронные сети способны успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную, зашумленную и внутренне противоречивую входную информацию;

3. Для использования методов корреляционного анализа необходим профессионал-математик. А при использовании обученной сети, высокий уровень не требуется;

4. Нейросетевые пакеты позволяют легко подключаться к базе данных, электронной почте и автоматизировать процесс ввода и обработки первичной информации.

5. Внутренний параллелизм, который присущ нейросетям, позволяет практически безгранично наращивать мощность нейросистемы, т.е. можно начать с простого дешевого пакета, потом перейти на профессиональный пакет, потом добавить плату-ускоритель, потом перейти на специальный нейрокомпьютер и все это с гарантией полной преемственности созданного ранее ПО.

Построение экспертной системы

Прежде чем приступить к разработке экспертной системы, инженер по знаниям должен рассмотреть вопрос – следует ли разрабатывать ЭС для данного приложения.

ЭС следует использовать тогда, когда разработка возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче.

Чтобы разработка ЭС была возможна для данного приложения, необходимо выполнить следующие требования:

1. Существует эксперты в данной области, которые решают данную задачу значительно лучше начинающих специалистов;

2. Эксперты должны сходится в оценке предполагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество системы;

3. Эксперты должны уметь выразить на естественном языке (вербализовать) и объяснить используемые ими методы, иначе трудно будет рассчитывать на то, что их знания будут извлечены и вложены в экспертную систему;

4. Задача, возложенная на ЭС, требует только рассуждений, а не действий;

5. Решение данной задачи должно занимать у эксперта несколько часов, а не дней или недель;

6. Решение задачи не должно в значительной степени использовать здравый смысл, т.е. широкий спектр знаний о мире;

7. Задача должна относиться к достаточно понятной и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и способы принятия решений.

Использование ЭС может быть оправдано в случае выполнения хотя бы

одного из условий:

1. Решение задачи принесет пользу в поиске полезных ископаемых;

2. Использование человека-эксперта не допустимо, либо из-за отсутствия достаточного количества экспертов, либо из-за необходимости выполнять экспертизу в различных местах;

3. При передаче эксперту происходят недопустимые потери времени или информации;

4. При необходимости решать задачу во враждебной для человека обстановке.

Приложение соответствует методам экспертных систем, если решаемая

задача обладает совокупностью характеристик:

1. Может быть естественным образом решена посредством символьных рассуждений, а не числами;

2. Должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т.е. должна решаться с выполнением эвристических правил;

3. Должна быть достаточно сложной, чтобы оправдать затраты;

4. Должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами инженерии знаний.

При разработке ЭС используется так называемая концепция быстрого

прототипа:

- разработчики не пытаются сразу создать конечный продукт.

На начальном этапе они создают прототипную ЭС.

Прототип должен удовлетворять 2 требованиям:

1. С одной стороны решать задачи конкретного приложения;

2. С другой стороны время его разработки должно быть незначительно, чтобы можно было запараллелить процесс отладки знаний с процессом выбора программных средств.

Прототип должен продемонстрировать пригодность методов

инженерии знаний. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа.

В случае неудачи можно разработать новый прототип.

Не…чность вывода – это свойство характерное для вывода в открытой системе и базе знаний, состоящее в том, что ранее выводные значения могут перестать быть выводными при появлении новых фактов.