Побудова штучних НМ

Штучна НМ - це набір нейронів, з'єднаних між собою. Як правило, передавальні (активаційні) функції всіх нейронів у мережі фіксовані, а ваги є параметрами мережі й можуть змінюватися. Деякі входи нейронів позначені як зовнішні входи мережі, а деякі виходи - як зовнішні виходи мережі. Подаючи будь-які числа на входи мережі, формується якийсь набір чисел на виходах. Таким чином, робота нейромережі полягає в перетворенні вхідного вектора X на вихідний вектор Y, причому це перетворення задається вагами мережі.

Побудова нейромережі відбувається двома етапами:

- вибір типу (архітектури) мережі;

- підбір ваг (навчання) мережі.

На першому етапі вибираються:

- нейрони, які будуть використовуватися (число входів, передавальні функції);

- спосіб з'єднання їх між собою;

- нейрони, які беруться як входи й виходи мережі.

Існує декілька десятків різних нейромережевих архітектур, причому ефективність багатьох з них доведена математично (багатошаровий персептрон, нейромережа із загальною реґресією, мережі Кохонена й ін.).

На другому етапі потрібно «навчити» вибрану мережу, тобто підібрати такі значення її ваг, щоб мережа працювала потрібним чином. У НМ, які використовують на практиці, кількість ваг може становити кілька десятків тисяч, тому навчання - дійсно складний процес. Для багатьох архітектур розроблені спеціальні алгоритми навчання, які дозволяють налагодити ваги мережі певним чином.

Залежно від функцій, виконуваних нейронами в мережі, можна виділити три їх типи:

- вхідні нейрони - це нейрони, на які подається вхідний вектор, що кодує вхідний вплив або образ зовнішнього середовища; у них звичайно не здійснюються обчислювальні процедури, а інформація передається з входу на вихід нейрона шляхом зміни його активації;

- вихідні нейрони - це нейрони, вихідні значення яких є виходом мережі; перетворення в таких нейронах здійснюється за наведеними вище виразами (табл. 6.1);

- проміжні нейрони - це нейрони, що становлять основу штучних НМ, перетворення в них виконуються за виразами, що наведені в табл. 6.1.