16-amaliy ish. Miyadan meros olgan neyr tarmoqlarning xususiyatlari

6-qadam: Domen tadqiqoti - ma'lumotlarni qazib olish
Matematik neyron tarmoq modelida hisoblash tajribalarini o'tkazish orqali modellashtirish maqsadlariga erishiladi va berilgan savollarga javoblar topiladi. Masalan, modellashtirilgan ob'ektni optimallashtirish, uning kelajakdagi xususiyatlarini bashorat qilish, mavzu sohasidagi naqshlarni aniqlash va boshqalar kabi vazifalarni hal qilish mumkin.
Neyron tarmog'ining matematik modeli, agar u to'g'ri ishlab chiqilgan va o'qitilgan bo'lsa, modellashtirilgan mavzu sohasining naqshlarini "singdiradi". U kirish parametrlaridagi o'zgarishlarga javob beradi va mavzu sohasining o'zi kabi harakat qiladi. Shuning uchun bunday modelga imkon qadar ko'proq tajriba o'tkazish kerak. Siz ba'zi kirish parametrlarini o'zgartirishga urinib ko'rishingiz va Y chiqish vektorining qiymatlari qanday o'zgarishini ko'rishingiz mumkin. Masalan, prezidentlikka nomzodning yoshini o'zgartirish orqali uning reytingi o'zgarishini kuzatish mumkin, § 5.6. Biz ushbu virtual tajribalardan ko'proq foydali ma'lumotlarni olishga harakat qilishimiz kerak.
Ko'pincha model chiqishlarining kirishlarga bog'liqligini grafik tarzda tasvirlash foydalidir. Misol uchun, rasmda. 5.6, D.A.Medvedev va V.V.Jirinovskiy baholarining ularning yoshiga bog'liqligi tuzilgan va shakl. 5.7 - I. M. Xakamadaning siyosiy reytingini oshirish bo'yicha amaliy tavsiyalar berishga imkon beruvchi gistogramma. Ushbu qiziqarli natijalar va xulosalar neyron tarmoq matematik modelidan foydalangan holda mavzu sohasini (siyosiy jarayon - mamlakat prezidenti saylovi) o'rganish natijasida olingan. Simulyatsiya natijalarini uch o'lchamli raqamlar shaklida taqdim etish foydalidir, masalan, rasmda. 5.8.
Neyron tarmog'ining matematik modelidan foydalangan holda mavzu bo'yicha tadqiqotlar olib borilayotganda shuni tushunish kerakki, ko'p vazifalarda kirish parametrlari odatda bir-biri bilan bog'liqdir. Masalan, bemorning kelajakdagi sog'lig'ini bashorat qilishda (5.2-bandga qarang), uning yoshiga javob beradigan faqat bitta kirish parametrini o'zgartirish etarli emas, chunki uning boshqa ko'rsatkichlari yoshga qarab o'zgarishi kerak - xolesterin va shakar qon bosimi, qon bosimi va boshqalar.
Bundan tashqari, neyron tarmoqlar ko'pincha "noto'g'ri korrelyatsiya" deb ataladigan narsalarni ochib berishini esga olish kerak. Shu munosabat bilan klassik misol keltirish o'rinlidir. Bir marta, statistik ma'lumotni intellektual tahlil qilish usulidan foydalangan holda, qahvani suiiste'mol qiladigan odamlar boshqalarga qaraganda saraton kasalligiga chalinish ehtimoli ko'proq ekanligi aniqlandi. Shu bilan birga, qahvalarda kanserogen moddalar yo'qligi ma'lum. Bu paradoksning izohi, bir chashka kofedan keyin tez-tez chekilgan sigareta bo'lganligi aniqlanganda paydo bo'ldi. U saraton kasalligining sababi edi.
Xulosa qilib shuni ta'kidlaymizki, aqlli tizimni yaratish algoritmi va uning ma'lumotlarni qazib olish uchun qo'llanilishi rasmda ko'rsatilgan. 6.17, ko'plab amaliy muammolarni hal qilishda sinovdan o'tgan va juda samarali ko'rinadi. Biroq, har bir aniq holatda, shuningdek, aqlli tizimni ishlab chiquvchining tajribasi, ko'nikmalari va afzalliklariga qarab, ushbu algoritmdan chetga chiqish mumkin. Misol uchun, agar ishlab chiquvchi yaxshi rivojlangan sezgiga ega bo'lsa yoki yashirin qatlamlardagi neyronlar sonini aniqlash uchun o'z algoritmlarini ishlab chiqqan bo'lsa, unda Arnold-Kolmogorov-Hecht-Nielsen formulasidan foydalanish mutlaqo shart emas.