Основы теории искусственных нейронных сетей

Например, на основе нейронов строились элементы электронных вычислительных машин, реализующие различные вычислительные функции.

Кроме вычислительных ИНА, копирующих элементы ЭВМ, нейронные сети могут реализовать элементы, реализующие функции нейроматематики: элементы для выполнения математических операций, например таких, как

– сложение, вычитание, умножение, деление различных чисел,

– преобразования чисел из одной системы счисления в другую,

– перекодировки текста,

– матричных операций,

– генерации случайных чисел,

– построения гистограмм.

Элементы, реализующие функции нейроматематики, в процессе изготовления могут проходить обучение. Во время обучения их можно научить выполнению различных операций, например, научить выполнению сложения или вычитания, умножения или деления. Можно научить и более сложным действиям, превратить их в маленькую экспертную систему. После обучения нейроны обученных ИНА должны быть заблокированы. Образуется обученная нейросеть, в которой возможность переобучения отсутствует.

В каждом из этих случаев создаётся небольшая нейросеть и с помощью универсального нейропакета обучается выполнению необходимой операции. Затем обученная нейросеть извлекается из обучавшего её нейросетевого пакета и сохраняется в виде исходного модуля на каком-либо алгоритмическом языке, либо после компиляции сохраняется в виде исполняемого файла, который может быть включён в состав создаваемой программы.

Одной из главных целей нейронного моделирования является использование принципов построения и функционирования мозга для решения практических задач по обработке информации, трудно поддающихся решению другими средствами.

Эта цель реализуется путем создания и использования нейронных конфигураций, которые имитируют некоторые важные свойства, присущие естественному интеллекту, такие как

– обобщение,

– обучение,

– распознавание,

– принятие решений

– и др.

Объединение ИН в такие конфигурации фактически порождает новый уровень функциональности программирования, отличный от использующихся возможностей традиционных компьютеров.

Для примера рассмотрим две разновидности ИНА: Нейросетевой логический элемент «Штрих Шеффера» и нейросетевой преобразователь кода из двоичной в шестнадцатиричную систему счсления («2 – Hex»).

Нейросетевой логический элемент «Штрих Шеффера» [7]

В общем количестве логических операций штрих Шеффера занимает особое место среди логических операций.