цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 
» » Первые попытки изучения нейронных сетей

Первые попытки изучения нейронных сетей

Автор: Mike(admin) от 5-12-2018, 07:15

Всякому, кто исследовал под микроскопом кусочек нервной ткани, вероятно, бросилась в глаза полная случайность связей между ее элементами. Знание механизмов роста эмбриона и основных биологических различий ткани совершенно исключает предположение о том, что структура одного мозга должна клетка за клеткой, связь за связью воспроизводить структуру другого.


Первые попытки изучения нейронных сетей

Неизбежно мы должны столкнуться со статистическими распределениями структурных переменных. Иначе говоря, точные длины связей, точные положения нейронов, вопрос о том, заканчивается ли какая-то связь на данном нейроне или на соседнем той же разновидности, должны рассматриваться как случайные переменные. В то время как психологи всегда в неявном виде предполагали некоторую степень случайности организации, математики, связанные с задачей моделирования мозга, непосредственно столкнулись с этими фактами совсем недавно.


Первая попытка изучения случайных нейронных сетей была сделана в 1948 году Шимбелом и Рапапортом. Последующая работа Аллансона, опубликованная в 1956 году, касается устойчивости работы нейронов в таких сетях. Одной из первых попыток получения аналитического описания сети со случайными связями, учитывающего заданные соотношения вход-выход, является модель, предложенная Берлем в 1956 году. Математические выкладки Берля, к сожалению, не идут дальше демонстрации того, что случайно соединенное множество нейронов способно обеспечить условия для распространения импульса. В своей модели он ограничился показом лишь тех адаптивных свойств, о которых делались какие-то предположения.


Одной из наиболее значительных работ, связанных с адаптивными процессами в случайно организованной нервной сети, является «Организация поведения» Хебба, опубликованная в 1949 году. Однако подход Хебба полностью не математический, и все его аргументы чисто интуитивны. Вычислительное устройство Аттли с условно вероятностными связями также изучалось с точки зрения их статистических свойств. Персептрон, с которым непосредственно работал автор, совершенно явно относится к той же категории.


В доводах о целесообразности применения статистических моделей для представления нейронных сетей вовсе не утверждается, что в нервной системе отсутствуют вполне определенные анализирующие механизмы. Напротив, такие механизмы были четко показаны, и они являются очень важными для поведения. Единственным утверждением является то, что такие механизмы должны описываться простыми ограничениями на структуру сети. Более того, когда неизвестно, какие нужно применять ограничения, модели должны быть ограничены очень простыми предположениями. Тогда можно очень подробно изучить альтернативы и получить полезные результаты для дальнейшего исследования.


Безудержный полет фантазии и стремление изобретать сложные механизмы, вероятно, будут уводить все дальше и дальше от реальной действительности. Другими словами, предлагается вводить ограничения либо используя непосредственное наблюдение биологических систем, либо последовательно добавляя небольшие куски структуры в примитивную систему со слабыми ограничениями, которая, возможно, представила бы интерес.




© digitrode.ru


Теги: нейронная сеть, искусственный интеллект



   Благодарим Вас за интерес к информационному проекту digitrode.ru.
   Если Вы хотите, чтобы интересные и полезные материалы выходили чаще, и было меньше рекламы,
   Вы можее поддержать наш проект, пожертвовав любую сумму на его развитие.


Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Комментарии:

Оставить комментарий