1.2 Čo je to neurónová sieť (NN)

Obsah

1.2 Čo je to neurónová sieť (NN)

Neurónová sieť (ďalej NN) je masívne paralelný procesor, ktorý má sklon k uchovávaniu experimentálnych znalostí a ich ďalšieho využívania. Napodobňuje ľudský mozog v dvoch aspektoch:

poznatky sú zbierané v NN počas učenia
medzineurónové spojenia (synaptické váhy - SV) sú využívané na ukladanie znalostí

Toto je jedna z definícii NN, akceptovaná NN komunitou. Je zrejmé, že inšpirácia ku vzniku NN prišla z biologických systémov. Hrubo povedané ide o simuláciu mozgu. Na prvý dojem vysoko abstraktná disciplína nachádza množstvo aplikácii v praxi a stáva sa prostriedkom pre riešenie problémov v širokom spektre odborných oblastí. Jednou z veľmi významných vlastností NN je, že svojim spôsobom je tzv. univerzálnym aproximátorom funkcií. Môže sa nám stať, že máme systém, ktorého popis je mimoriadne náročný alebo je systém natoľko zložitý, že jeho popis je skoro nemožný. Máme však dáta, ktoré do systému vstupujú, a k nim odpovedajúce výstupy. V takejto situácii, môžeme použiť vhodnú NN a pokúsiť sa ju naučiť chovať sa ako sledovaný systém pomocou trénovacích údajov (spomínaných vstupov a výstupov). Toto je veľmi dôležitý moment, ktorý determinuje aj aplikačné uplatnenie NN v praxi. Pri štúdiu NN môžeme rozlišovať tri oblasti:

teória NN - matematický rozbor činnosti NN, problémy NN ako dynamického systému vo všeobecnosti, teoretické rozbory návrhu topológie NN a pod. Je treba upozorniť, že matematický model pre popis chovania sa NN je dosť náročný.
simulácia NN - ide o simuláciu NN pomocou počítačových systémov. Hlavným problémom simulácie je naučiť NN na niečo. Proces učenia je veľmi časovo náročný a vyžaduje veľké (najlepšie paralelné) výpočtové systémy. Vo svete je množstvo simulátorov NN. V súčasnej dobe ako najvhodnejší sa zdá Stuttgartský simulátor NN.
implementácia NN - ide o implementáciu naučenej NN do harwarovej formy. Taketo systémy existujú a objavujú sa čoraz častejšie mikročipy NN.

Všetky tri oblasti úzko súvisia, ale v súčasnej situácii možnosti využitia výpočtovej techniky prežívajú plný rozvoj. Na záver tejto časti je treba zdôrazniť dôležitosť paralelizmu NN systémov. Základným elementom NN je neurón. V porovnaní s ľudským neurónom my vieme pomocou počítačov nasimulovať omnoho rýchlejší neurón ako je neurón ľudský. Problémom je však množstvo ľudských neurónov a množstvo spojení v mozgu. Podľa výskumov má ľudský mozog okolo $10^{11}$ až $10^{14}$ neurónov a počet prepojení na každý jeden neurón predstavuje počet $10^{3}$ až $10^{4}$ . Takúto masívne paralelnú NN nemáme ešte veľmi dlho šancu nasimulovať. Takže paradoxne, aj keď vieme dosiahnuť rýchlejší procesný element - neurón, nevieme dosiahnuť taký masívny paralelizmus, ktorý v konečnom dôsledku určuje silu celej NN. Teda môžeme konštatovať nasledovné:

Sila ľudského mozgu je vo využití obrovského množstva "pomalých" neurónov, zoskupených do veľmi zložitej masívne paralelnej siete, ktorej veľkosť a topológia je v simulačných procesoch zatiaľ zďaleka nenapodobniteľná.

CIG Homepage(E-mail us!)