Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

3. Проекционная сеть ассоциативной памяти

4. Тензорная сеть ассоциативной памяти

5. Автокорреляторы в обработке изображений. Сети Хопфилда с автокорреляторами.

6. Сети естественной классификации. Метод динамических ядер. Пространственная сеть Кохонена.

7. Бинарные сети. Метод обучения бинарных сетей. Правило Хебба, его достоинства и недостатки.

8. Персептрон Розенблатта. Теорема о достаточности целочисленных коэффициентов.

9. Персептрон Розенблатта. Теорема о достаточности двух слоев.

10. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Основные идеи и ограничения на архитектуру.

11. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Требования к элементам сети. Функционирование синапса, сумматора, нелинейного преобразователя.

12. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Подбор шага, использование методов ускорения обучения нейронных сетей

13. Оценка и интерпретатор ответа

14. Контрастирование нейронных сетей с использованием функции оценки.

15. Контрастирование нейронных сетей. Метод контрастирования сумматоров.

16. Логически прозрачные нейронные сети и метод получения явных знаний из данных.

В словах «искусственные нейронные сети» слышатся отзвуки фантазий об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Эти фантазии интенсивно поддерживаются многими разработчиками нейросистем: рисуется не очень отдаленное будущее, в котором роботы осваивают различные виды работ, просто наблюдая за человеком, а в более отдаленной перспективе — человеческое сознание и личность перегружаются в искусственную нейронную сеть — появляются шансы на вечную жизнь.

Поэтическая игра воображения вовлекает в работу молодежь, поэзия рекламы создает научную моду и влияет на финансовые вложения. Можете ли Вы четко различить, где кончается бескорыстная творческая игра и начинается реклама? У меня такое однозначное различение не получается: это как вопрос о искренности — можно сомневаться даже в своей собственной искренности.

Итак: игра и мода как важные движущие силы.

В словах «модное научное направление» слышится нечто неоднозначное ‑ то ли пренебрежение, смешанное с завистью, то ли еще что-то. А вообще, мода в науке — это хорошо или плохо? Дадим три ответа на этот вопрос.

1. Мода — это хорошо!Когда в науке появляется новая мода, тысячи исследователей, грустивших над старыми темами, порядком надоевшими еще со времени писания диссертации, со свежим азартом бросаются в дело. Новая мода позволяет им освободиться от личной истории.

Мы все зависим от своего прошлого, от привычных дел и привычных мыслей. Так давайте же приветствовать все, что освобождает нас от этой зависимости! В новой модной области почти нет накопленных преимуществ — все равны. Это хорошо для молодежи.

2. Мода — это плохо!Она противоречит глубине и тщательности научного поиска. Часто «новые» результаты, полученные в погоне за модой, суть всего-навсего хорошо забытые старые, да еще нередко и перевранные. Погоня за модой растлевает, заставляет переписывать старые работы и в новой словесной упаковке выдавать их за свои. Мода ‑ источник сверххалтуры. Примеров тому — тысячи.

«Гений — это терпение мысли». Так давайте же вслед за Ньютоном и другими Великими культивировать в себе это терпение. Не будем поддаваться соблазну моды.

3. Мода в науке — это элемент реальности.Так повелось во второй половине xx века: наука стала массовой и в ней постоянно вспыхивают волны моды. Можно ли относиться к реальности с позиций должного: так, дескать, должно быть, а этак — нет? Наверное, можно, но это уж точно непродуктивно. Волны моды и рекламные кампании стали элементом организации массовой науки и с этим приходится считаться, нравится нам это или нет.

Нейронные сети нынче в моде и поэтическая реклама делает свое дело, привлекает внимание. Но стоит ли следовать за модой? Ресурсы ограничены — особенно у нас, особенно теперь. Все равно всего на всех не хватит. И возникают вопросы:

1. нейрокомпьютер — это интеллектуальная игрушка или новая техническая революция?

2. что нового и полезного может сделать нейрокомпьютер?

За этими вопросами скрыты два базовых предположения:

1. на новые игрушки, даже высокоинтеллектуальные, средств нет;

2. нейрокомпьютер должен доказать свои новые возможности — сделать то, чего не может сделать обычная ЭВМ, — иначе на него не стоит тратиться.

У энтузиастов есть свои рекламные способы отвечать на заданные вопросы, рисуя светлые послезавтрашние горизонты. Но все это в будущем. А сейчас? Ответы парадоксальны:

1. нейрокомпьютеры — это новая техническая революция, которая приходит к нам в виде интеллектуальной игрушки (вспомните — и персональные ЭВМ были придуманы для игры!);

2. для любой задачи, которую может решить нейрокомпьютер, можно построить более стандартную специализированную ЭВМ, которая решит ее не хуже, а чаще всего — даже лучше.

Зачем же тогда нейрокомпьютеры? Вступая в творческую игру, мы не можем знать, чем она кончится, иначе это не Игра. Поэзия и реклама дают нам фантом, призрак результата, погоня за которым ‑ важнейшая часть игры. Столь же призрачными могут оказаться и прозаичные ответы ‑ игра может далеко от них увести. Но и они необходимы ‑ трудно бегать по облакам и иллюзия практичности столь же важна, сколь и иллюзия величия. Вот несколько вариантов прозаичных ответов на вопрос «зачем?» ‑ можно выбрать, что для Вас важнее:

А. Нейрокомпьютеры дают стандартный способ решения многих нестандартных задач. И неважно, что специализированная машина лучше решит один класс задач. Важнее, что один нейрокомпьютер решит и эту задачу, и другую, и третью — и не надо каждый раз проектировать специализированную ЭВМ — нейрокомпьютер сделает все сам и почти не хуже.

Б. Вместо программирования — обучение. Нейрокомпьютер учится — нужно только формировать учебные задачники. Труд программиста замещается новым трудом — учителя (может быть, надо сказать — тренера или дрессировщика). Лучше это или хуже? Ни то, ни другое. Программист предписывает машине все детали работы, учитель — создает «образовательную среду», к которой приспосабливается нейрокомпьютер. Появляются новые возможности для работы.

В. Нейрокомпьютеры особенно эффективны там, где нужно подобие человеческой интуиции — для распознавания образов (узнавания лиц, чтения рукописных текстов), перевода с одного естественного языка на другой и т. п. Именно для таких задач обычно трудно сочинить явный алгоритм.