Теория нейронных сетей


Скачать 0.86 Mb.
Название Теория нейронных сетей
страница 8/21
Тип Литература
rykovodstvo.ru > Руководство эксплуатация > Литература
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   21

1.11.Построение обученной нейронной сети "Железнодорожная рулетка"



Рассмотрим увлекательную детскую игру "железнодорожную рулетку", основанную на задаче о встрече: "Из пунктов А и В навстречу друг другу…" и т.д.




Рис. 2.5. Железнодорожная рулетка
Начальник станции Кукуевка (старший) и начальник станции Пырловка одновременно выпускают навстречу друг другу два паровоза (рис.2.5) со скоростью либо 60, либо 80 км/час. Длина перегона составляет 4 км. Небольшой нюанс заключается в том, что пути перегона то сходятся в один, на протяжении одного километра, то расходятся. И тогда, в зависимости от точки встречи, со станции Кукуевка надо выслать на соответствующий километр либо линейного 1 с приветственным флажком, либо линейного 2 со службой скорой помощи.

Решение о такой посылке усложняется помехами в линии передачи данных, в связи с чем, скорости паровозов сообщаются с достоверностью, меньшей единицы. Кроме того, необходимо каждый эксперимент связать с ожидаемыми денежными затратами на единовременную добавку к зарплате линейных.

Как видно из постановки задачи, без элементов искусственного интеллекта в ее решении не обойтись.




Рис. 2.6. Система принятия решений
Произведем предварительные расчеты, чтобы представить себе все варианты будущего поведения системы принятия решений для ее обучения. Представим (рис.2.6) графически структуру логического функционирования создаваемой системы принятия решений для каждой возможной ситуации.

Ситуация 1. Кукуевский паровоз имеет скорость 60 км/ч (Событие А1). Пырловский паровоз имеет скорость 60 км/ч (Событие В1). Одновременное выполнение этих событий обозначим А1&В1. Тогда точка встречи находится как раз посредине перегона, что, скорее всего, требует помощи линейного 2. Но возможно и везение за счет неточного определения скоростей. Тогда на всякий случай потребуется линейный 1. Принимаемое решение, заключающееся в отправлении обоих линейных на границу второго и третьего километров, назовем решением R1. С ним связаны расходы на единовременное пособие М1.

Ситуация 2. Кукуевский паровоз имеет скорость 60 км/ч (Событие А1), но пырловский паровоз имеет скорость 80 км/ч (Событие В2). Выполняется условие А1&В2. Тогда их точка встречи находится на втором километре пути, и, следовательно, требует решения R2: "Отправить линейного 1 на второй километр!" В активе указанного линейного 1 появляется сумма М2 условных единиц.

Ситуация 3. Кукуевский паровоз имеет скорость 80 км/ч (Событие А2), пырловский паровоз имеет скорость 60 км/ч (Событие В1). Выполняется условие А2&В1. Тогда их точка встречи находится на третьем километре пути, что требует вмешательства линейного 2 (решение R3), с оплатой труда в М3 условных единиц.

Ситуация 4. Кукуевский и пырловский паровозы имеют скорость 80 км/ч (Событие А2&В2), что, ввиду высокой скорости перемещения линейных в середину перегона, требует решения R4 с затратами М4.

А теперь оживим эту структуру, заставим ее действовать, как, по-видимому, на логическом уровне действуют структуры нашего мозга.

Представим себе, что на месте каждого овала (потом — кружочка, на рис.2.6 справа) действует нейроподобный элемент (просто нейрон). Нейроны входного слоя — рецепторы приходят в возбужденное состояние (подобно сетчатке глаза) в соответствии с той ситуацией, которую мы задаем на входе системы. Например, мы хотим испытать ситуацию А1&В2. Тогда мы полагаем величины возбуждения нейронов А1 и В2 равными единице и записываем: VA1 = VB2 = 1. При этом мы не забываем позаботиться о том, чтобы величины возбуждений нейронов А2 и В1 остались равными нулю.

Для других нейронов, "принимающих" возбуждение в соответствии со стрелками, введем функцию активации, в результате выполнения которой формируется величина V возбуждения каждого нейрона. Для нашего случая, не долго думая (ибо существует большой произвол в выборе вида функции активации), определим вид такой функции :



(2.1)


где i — индекс нейрона, "передающего" свое возбуждение данному нейрону, h — порог активации нейрона.

В рассматриваемом случае стрелки со всей определенностью указывают направление передачи возбуждений.

Положим h = 1 и рассчитаем величины возбуждения нейронов выходного слоя для четко заданной единицами, эталонной, ситуации А1& В2



Таким образом, "высветилось" то решение, которое необходимо принять, и старт линейным должен быть дан. Проверим, что также работает разработанная сеть по всем эталонам, по которым ее обучили, проложив "проводочки" от каждой исходной посылки к следствию.

Для этого поэкспериментируем. Задавая события по принципу "да - нет", "1 - 0", мы предполагали булевский тип исходных данных. А что, если поменять, обобщить тип исходных данных, допустив рассмотрение нечетких значений возбуждения рецепторов, интерпретируемых как достоверность? Или даже каких-то других взаимных оценок?

Например, в результате искажения информации начальник станции Кукуевка принял решение считать скорость пырловского паровоза равной не то 60, не то 80 км/ч. Но скорее всего — 60! И подойдя к компьютеру, он по наитию набирает: А1 = 1, А2 = 0, В1 = 0,7, В2 = 0,4. На какую ситуацию это указывает, и какое решение наиболее правильно? Считаем:


Мы видим, что максимальной величины возбуждения достиг нейрон R1, определивший главное решение. Но мы вправе учесть и решение R2 с меньшим приоритетом.

По известной формуле нахождения среднего мы можем оценить математическое ожидание того на сколько облегчится карман начальника Кукуевской станции:



1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   21

Похожие:

Теория нейронных сетей icon Курс лекций по дисциплине «Аппаратные средства телекоммуникационных систем» Содержание
Транспортные сети. Структура и технологии транспортных сетей. Модели транспортных сетей. Принципы построения транспортных сетей....
Теория нейронных сетей icon Резюме Гончаров Дмитрий Владимирович
Сравнительная политология, Российская политика, Политическая теория, Посткоммунизм, Теория политического участия
Теория нейронных сетей icon Методическое пособие для учителя к курсу «Окружающий мир»
Д. Б. Эльконина, В. В. Давыдова, В. В. Репкина (теория учебной деятельности), Г. А. Цукерман (теория организации содержательного...
Теория нейронных сетей icon Теория и методика велосипедного спорта
Задачами курса лекций является раскрытие содержания учебной дисциплины «Теория и методика велосипедного спорта», обеспечение студентов...
Теория нейронных сетей icon Теория и методика велосипедного спорта
Задачами курса лекций является раскрытие содержания учебной дисциплины «Теория и методика велосипедного спорта», обеспечение студентов...
Теория нейронных сетей icon Теория и методика велосипедного спорта
Задачами курса лекций является раскрытие содержания учебной дисциплины «Теория и методика велосипедного спорта», обеспечение студентов...
Теория нейронных сетей icon Способ жизни в эру водолея теория и практика самопознания и самооздоровления москва
Теория и практика великого закона (Из неопубликованной рукописи мыслителя и духовидца) 93
Теория нейронных сетей icon Лабораторная работа № Исследование технологии Frame Relay в сетях передачи данных
Лабораторные работы предназначены для проведения занятий в компьютерных классах при изучении дисциплин “Сети связи”, “Мультисервисные...
Теория нейронных сетей icon Теория и практика
Физкультурное образование: теория и практика. Сборник материалов научно-исследовательской деятельности профессорско-преподавательского...
Теория нейронных сетей icon Учебно-методический комплекс по дисциплине «Теория организации»
«Теория организации» разработан в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта по направлению...
Теория нейронных сетей icon Королев В. Ю. Теория вероятностей и математическая статистика / В. Ю.
Вентцель Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. – М.: Высш шк., 2003. – 520 с
Теория нейронных сетей icon Программа итогового государственного междисциплинарного экзамена...
По специальности 031201. 65 – «теория и методика преподавания иностранных языков и культур»
Теория нейронных сетей icon Образовательная программа «Теория и методика обучения иностранным...
I. Теоретические вопросы обучения студентов восточников англоязычному деловому дискурсу
Теория нейронных сетей icon Лекция Отечественная историография Гражданской войны в России Лекция...
Лекция Национальная политика советского государства: теория и практика вопроса
Теория нейронных сетей icon Рабочая программа дисциплины Теория отраслевых рынков Направление...
Программа учебного курса «Теория отраслевых рынков» составлена в соответствии с требованиями к обязательному минимуму содержания...
Теория нейронных сетей icon Проектирования и строительства сетей доступа fttb
Предпосылки развития сетей и услуг ОАО «Ростелеком» на базе новых принципов и технологий 5

Руководство, инструкция по применению




При копировании материала укажите ссылку © 2024
контакты
rykovodstvo.ru
Поиск