УМК «Нейросетевые технологии». Руководство по подготовке квалифицированных нейроконструкторов

Третья часть направлена на разработку и использование нейрокомпьютеров (проектирование и конструирование нейроконструкций (НК) на основе использования нейрологических элементов; разработка программного обеспечения (ПО) НК; обучение НК решению различных классов задач).

Нейросетевые конструкции становятся более сложными, в них используется интерфейс пользователя, автоматизируется управление проведением нейросетевых исследований, нейрокомпьютерные элементы реализуются в виде искусственных нейронных ансамблей (ИНА).

Самое главное, что нейроконструкции этого уровня создаются для работы со смысловой частью информации:

– сопоставление сложных объектов и оценку их сходства;

– выделение типового объекта из группы однородных;

– поиск типичных черт, существенных признаков;

– формирование описания типового объекта, выделение его отличительных черт;

– определение понятий (дефиниции);

– выявление причинно-следственных связей;

– интерпретация связей и свойств исследуемых объектов;

– генерация гипотез;

– выявление закономерностей;

– самообучение, адаптация.

Если необходимых нейросетевых алгоритмов в момент исследования неизвестно, в таких нейроконструкциях допускается использование известных алгоритмов из математической статистики, например, для выявления причинно-следственных связей, формирования существенных признаков, генерации гипотез, а так же – таких конструкций, как систем управления базами знаний (СУБЗ). В них можно использовать не выполненные в виде нейронных сетей логические элементы, а обычные цифровые программы.

Третья и четвёртая части направляются на усложнение нейросетей: активное использование нейросетей типа автоэнкодеров и образование на их основе глубоких нейросетей или конструкций для глубокого обучения, использующих группирование нейросетей в нейроконструкции, объединение подсетей разного уровня, активно использующих свёртки и свёрточные нейросети, теорию нечётких множеств, элементы нейронечётких систем, эвристических моделей и методов, разнообразных программных средств.

Эти две части предназначены для создания различных видов интеллектуальных моделей: обучающих, самообучаемых, для естественноязыкового (ЕЯ) диалога, для распознавания образов, автоматической классификации, для оцифровки и преобразования смысла, для исследования психических процессов (таких, как ассоциативная память, мышление, интуиция, и др…).