Любые входные значения для х и у на этой линии будут давать пороговое значение 0,5 для NET. Входные значения с одной стороны прямой обеспечат значения NET больше порога, следовательно, OUT=1. Входные значения по другую сторону прямой обеспечат значения NET меньше порогового значения, делая OUT равным 0. Изменения значений w1, w2 и порога будут менять наклон и положение прямой. Для того чтобы сеть реализовала функцию ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ, заданную табл. 2.1, нужно расположить прямую так, чтобы точки А были с одной стороны прямой, а точки В – с другой. Попытавшись нарисовать такую прямую на рис. 2.5, убеждаемся, что это невозможно. Это означает, что какие бы значения ни приписывались весам и порогу, сеть неспособна воспроизвести соотношение между входом и выходом, требуемое для представления функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ. Рис. 2.5. Проблема ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ Взглянув на задачу с другой точки зрения, рассмотрим NET как поверхность над плоскостью х-у. Каждая точка этой поверхности находится над соответствующей точкой плоскости х-у на расстоянии, равном значению NET в этой точке. Можно показать, что наклон этой NET-поверхности одинаков для всей поверхности х-у. Все точки, в которых значение NET равно величине порога, проектируются на линию уровня плоскости NET (см. рис. 2.6). Рис. 2.6. Персептронная NET-плоскость Ясно, что все точки по одну сторону пороговой прямой спроецируются в значения NET, большие порога, а точки по другую сторону дадут меньшие значения NET. Таким образом, пороговая прямая разбивает плоскость х-у на две области. Во всех точках по одну сторону пороговой прямой значение OUT равно единице, по другую сторону – нулю. Линейная разделимостьКак мы видели, невозможно нарисовать прямую линию, разделяющую плоскость х-у так, чтобы реализовывалась функция ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ. К сожалению, этот пример не единственный. Имеется обширный класс функций, не реализуемых однослойной сетью. Об этих функциях говорят, что они являются линейно неразделимыми, и они накладывают определенные ограничения на возможности однослойных сетей. Линейная разделимость ограничивает однослойные сети задачами классификации, в которых множества точек (соответствующих входным значениям) могут быть разделены геометрически. Для нашего случая с двумя входами разделитель является прямой линией. В случае трех входов разделение осуществляется плоскостью, рассекающей трехмерное пространство. Для четырех или более входов визуализация невозможна и необходимо мысленно представить n-мерное пространство, рассекаемое «гиперплоскостью» – геометрическим объектом, который рассекает пространство четырех или большего числа измерений. Так как линейная разделимость ограничивает возможности персептронного представления, то важно знать, является ли данная функция разделимой. К сожалению, не существует простого способа определить это, если число переменных велико. Нейрон с п двоичными входами может иметь 2n различных входных образов, состоящих из нулей и единиц. Так как каждый входной образ может соответствовать двум различным бинарным выходам (единица и ноль), то всего имеется 22n функций от n переменных. Таблица 2.2. Линейно разделимые функции
(Взято из R. 0. Winder, Single-stage logic. Paper presented at the AIEE Fall General Meeting, 1960.) Как видно из табл. 2.2, вероятность того, что случайно выбранная функция окажется линейно разделимой, весьма мала даже для умеренного числа переменных. По этой причине однослойные персептроны на практике ограничены простыми задачами. Преодоление ограничения линейной разделимостиК концу 60-х годов проблема линейной разделимости была хорошо понята. К тому же было известно, что это серьезное ограничение представляемости однослойными сетями можно преодолеть, добавив дополнительные слои. Например, двухслойные сети можно получить каскадным соединением двух однослойных сетей. Они способны выполнять более общие классификации, отделяя те точки, которые содержатся в выпуклых ограниченных или неограниченных областях. Область называется выпуклой, если для любых двух ее точек соединяющий их отрезок целиком лежит в области. Область называется ограниченной, если ее можно заключить в некоторый круг. Неограниченную область невозможно заключить внутрь круга (например, область между двумя параллельными линиями). Примеры выпуклых ограниченных и неограниченных областей представлены на рис. 2.7. Рис. 1.7. Выпуклые ограниченные и неограниченные области Чтобы уточнить требование выпуклости, рассмотрим простую двухслойную сеть с двумя входами, подведенными к двум нейронам первого слоя, соединенными с единственным нейроном в слое 2 (см. рис. 2.8). Пусть порог выходного нейрона равен 0,75, а оба его веса равны 0,5. В этом случае для того, чтобы порог был превышен и на выходе появилась единица, требуется, чтобы оба нейрона первого уровня на выходе имели единицу. Таким образом, выходной нейрон реализует логическую функцию И. На рис. 2.8 каждый нейрон слоя 1 разбивает плоскость х-у на две полуплоскости, один обеспечивает единичный выход для входов ниже верхней линии, другой – для входов выше нижней линии. На рис. 2.8 показан результат такого двойного разбиения, где выходной сигнал нейрона второго слоя равен единице только внутри V-образной области. Аналогично во втором слое может быть использовано три нейрона с дальнейшим разбиением плоскости и созданием области треугольной формы. Включением достаточного числа нейронов во входной слой может быть образован выпуклый многоугольник любой желаемой формы. Так как они образованы с помощью операции И над областями, задаваемыми линиями, то все такие многогранники выпуклы, следовательно, только выпуклые области и возникают. Точки, не составляющие выпуклой области, не могут быть отделены от других точек плоскости двухслойной сетью. Рис. 1.8. Выпуклая область решений, задаваемая двухслойной сетью Нейрон второго слоя не ограничен функцией И. Он может реализовывать многие другие функции при подходящем выборе весов и порога. Например, можно сделать так, чтобы единичный выход любого из нейронов первого слоя приводил к появлению единицы на выходе нейрона второго слоя, реализовав тем самым логическое ИЛИ. Имеется 16 двоичных функций от двух переменных. Если выбирать подходящим образом веса и порог, то можно воспроизвести 14 из них (все, кроме ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ и ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ НЕТ). Входы не обязательно должны быть двоичными. Вектор непрерывных входов может представлять собой произвольную точку на плоскости х-у. В этом случае мы имеем дело со способностью сети разбивать плоскость на непрерывные области, а не с разделением дискретных множеств точек. Для всех этих функций, однако, линейная разделимость показывает, что выход нейрона второго слоя равен единице только в части плоскости х-у, ограниченной многоугольной областью. Поэтому для разделения плоскостей P и Q необходимо, чтобы все P лежали внутри выпуклой многоугольной области, не содержащей точек Q (или наоборот). Рис. 2.9. «Вогнутая» область решений, задаваемая трехслойной сетью Трехслойная сеть, однако, является более общей. Ее классифицирующие возможности ограничены лишь числом искусственных нейронов и весов. Ограничения на выпуклость отсутствуют. Теперь нейрон третьего слоя принимает в качестве входа набор выпуклых многоугольников, и их логическая комбинация может быть невыпуклой. На рис. 2.9 иллюстрируется случай, когда два треугольника A и B, скомбинированные с помощью функций «A и не B», задают невыпуклую область. При добавлении нейронов и весов число сторон многоугольников может неограниченно возрастать. Это позволяет аппроксимировать область любой формы с любой точностью. Вдобавок не все выходные области второго слоя должны пересекаться. Возможно, следовательно, объединять различные области, выпуклые и невыпуклые, выдавая на выходе единицу всякий раз, когда входной вектор принадлежит одной из них. Несмотря на то что возможности многослойных сетей были известны давно, в течение многих лет не было теоретически обоснованного алгоритма для настройки их весов. В последующих главах мы детально изучим многослойные обучающие алгоритмы, но сейчас достаточно понимать проблему и знать, что исследования привели к определенным результатом. Эффективность запоминанияСерьезные вопросы имеются относительно эффективности запоминания информации в персептроне (или любых других нейронных сетях) по сравнению с обычной компьютерной памятью и методами поиска информации в ней. Например, в компьютерной памяти можно хранить все входные образы вместе с классифицирующими битами. Компьютер должен найти требуемый образ и дать его классификацию. Различные хорошо известные методы могли бы быть использованы для ускорения поиска. Если точное соответствие не найдено, то для ответа может быть использовано правило ближайшего соседа. Число битов, необходимое для хранения этой же информации в весах персептрона, может быть значительно меньшим по сравнению с методом обычной компьютерной памяти, если образы допускают экономичную запись. Однако Минский [2] построил патологические примеры, в которых число битов, требуемых для представления весов, растет с размерностью задачи быстрее, чем экспоненциально. В этих случаях требования к памяти с ростом размерности задачи быстро становятся невыполнимыми. Если, как он предположил, эта ситуация не является исключением, то персептроны часто могут быть ограничены только малыми задачами. Насколько общими являются такие неподатливые множества образов? Это остается открытым вопросом, относящимся ко всем нейронным сетям. Поиски ответа чрезвычайно важны для исследований по нейронным сетям. ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНАСпособность искусственных нейронных сетей обучаться является их наиболее интригующим свойством. Подобно биологическим системам, которые они моделируют, эти нейронные сети сами моделируют себя в результате попыток достичь лучшей модели поведения. Используя критерий линейной разделимости, можно решить, способна ли однослойная нейронная сеть реализовывать требуемую функцию. Даже в том случае, когда ответ положительный, это принесет мало пользы, если у нас нет способа найти нужные значения для весов и порогов. Чтобы сеть представляла практическую ценность, нужен систематический метод (алгоритм) для вычисления этих значений. Розенблатт [4] сделал это в своем алгоритме обучения персептрона вместе с доказательством того, что персептрон может быть обучен всему, что он может реализовывать. Обучение может быть с учителем или без него. Для обучения с учителем нужен «внешний» учитель, который оценивал бы поведение системы и управлял ее последующими модификациями. При обучении без учителя, рассматриваемого в последующих главах, сеть путем самоорганизации делает требуемые изменения. Обучение персептрона является обучением с учителем. Алгоритм обучения персептрона может быть реализован на цифровом компьютере или другом электронном устройстве, и сеть становится в определенном смысле самоподстраивающейся. По этой причине процедуру подстройки весов обычно называют «обучением» и говорят, что сеть «обучается». Доказательство Розенблатта стало основной вехой и дало мощный импульс исследованиям в этой области. Сегодня в той или иной форме элементы алгоритма обучения персептрона встречаются во многих сетевых парадигмах. АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСЕПТРОНАПерсептрон обучают, подавая множество образов по одному на его вход и подстраивая веса до тех пор, пока для всех образов не будет достигнут требуемый выход. Допустим, что входные образы нанесены на демонстрационные карты. Каждая карта разбита на квадраты и от каждого квадрата на персептрон подается вход. Если в квадрате имеется линия, то от него подается единица, в противном случае – ноль. Множество квадратов на карте задает, таким образом, множество нулей и единиц, которое и подается на входы персептрона. Цель состоит в том, чтобы научить персептрон включать индикатор при подаче на него множества входов, задающих нечетное число, и не включать в случае четного. Рис. 1.10. Персептронная система распознавания изображений На рис. 2.10 показана такая персептронная конфигурация. Допустим, что вектор Х является образом распознаваемой демонстрационной карты. Каждая компонента (квадрат) Х – (x1, x2, …, xn) – умножается на соответствующую компоненту вектора весов W – (w1, w2, ..., wn). Эти произведения суммируются. Если сумма превышает порог Θ, то выход нейрона Y равен единице (индикатор зажигается), в противном случае он – ноль. Как мы видели в гл. 1, эта операция компактно записывается в векторной форме как Y =XW, а после нее следует пороговая операция. Для обучения сети образ Х подается на вход и вычисляется выход Y. Если Y правилен, то ничего не меняется. Однако если выход неправилен, то веса, присоединенные к входам, усиливающим ошибочный результат, модифицируются, чтобы уменьшить ошибку. Чтобы увидеть, как это осуществляется, допустим, что демонстрационная карта с цифрой 3 подана на вход и выход Y равен 1 (показывая нечетность). Так как это правильный ответ, то веса не изменяются. Если, однако, на вход подается карта с номером 4 и выход Y равен единице (нечетный), то веса, присоединенные к единичным входам, должны быть уменьшены, так как они стремятся дать неверный результат. Аналогично, если карта с номером 3 дает нулевой выход, то веса, присоединенные к единичным входам, должны быть увеличены, чтобы скорректировать ошибку. Этот метод обучения может быть подытожен следующим образом: 1. Подать входной образ и вычислить Y. 2а. Если выход правильный, то перейти на шаг 1; б. Если выход неправильный и равен нулю, то добавить все входы к соответствующим им весам; или в. Если выход неправильный и равен единице, то вычесть каждый вход из соответствующего ему веса. 3. Перейти на шаг 1. За конечное число шагов сеть научится разделять карты на четные и нечетные при условии, что множество цифр линейно разделимо. Это значит, что для всех нечетных карт выход будет больше порога, а для всех четных – меньше. Отметим, что это обучение глобально, т. е. сеть обучается на всем множестве карт. Возникает вопрос о том, как это множество должно предъявляться, чтобы минимизировать время обучения. Должны ли элементы множества предъявляться- последовательно друг за другом или карты следует выбирать случайно? Несложная теория служит здесь путеводителем. Дельта-правилоВажное обобщение алгоритма обучения персептрона, называемое дельта-правилом, переносит этот метод на непрерывные входы и выходы. Чтобы понять, как оно было получено, шаг 2 алгоритма обучения персептрона может быть сформулирован в обобщенной форме с помощью введения величины δ, которая равна разности между требуемым или целевым выходом T и реальным выходом Y δ = (T - Y). (2.3) Случай, когда δ=0, соответствует шагу 2а, когда выход правилен и в сети ничего не изменяется. Шаг 2б соответствует случаю δ > 0, а шаг 2в случаю δ < 0. В любом из этих случаев персептронный алгоритм обучения сохраняется, если δ умножается на величину каждого входа хi и это произведение добавляется к соответствующему весу. С целью обобщения вводится коэффициент «скорости обучения» η), который умножается на δхi, что позволяет управлять средней величиной изменения весов. В алгебраической форме записи Δi = ηδxi, (2.4) w(n+1) = w(n) + Δi, (2.5) где Δi – коррекция, связанная с i-м входом хi; wi(n+1) – значение веса i после коррекции; wi{n) -значение веса i до коррекции. Дельта-правило модифицирует веса в соответствии с требуемым и действительным значениями выхода каждой полярности как для непрерывных, так и для бинарных входов и выходов. Эти свойства открыли множество новых приложений. Трудности с алгоритмом обучения персептронаМожет оказаться затруднительным определить, выполнено ли условие разделимости для конкретного обучающего множества. Кроме того, во многих встречающихся на практике ситуациях входы часто меняются во времени и могут быть разделимы в один момент времени и неразделимы в другой. В доказательстве алгоритма обучения персептрона ничего не говорится также о том, сколько шагов требуется для обучения сети. Мало утешительного в знании того, что обучение закончится за конечное число шагов, если необходимое для этого время сравнимо с геологической эпохой. Кроме того, не доказано, что персептронный алгоритм обучения более быстр по сравнению с простым перебором всех возможных значений весов, и в некоторых случаях этот примитивный подход может оказаться лучше. На эти вопросы никогда не находилось удовлетворительного ответа, они относятся к природе обучающего материала. В различной форме они возникают в последующих главах, где рассматриваются другие сетевые парадигмы. Ответы для современных сетей как правило не более удовлетворительны, чем для персептрона. Эти проблемы являются важной областью современных исследований. Литература1. McCulloch W. W., Pitts W. 1943. A logical calculus of the ideas imminent in nervous activiti. Bulletin of Mathematical Biophysics 5:115-33. (Русский перевод: Маккаллок У. С., Питтс У. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности. Автоматы. – М.: ИЛ. – 1956. 2. Minsky M. L, Papert S. 1969. Perseptrons. Cambridge, MA: MIT Press. (Русский перевод: Минский М. Л., Пейперт С. Персептроны. – М: Мир. – 1971.) 3. Pitts W. Moculloch W. W. 1947. How we know universals. Bulletin of Mathematical Biophysics 9:127-47. 4. Rosenblatt F. 1962. Principles of Neurodinamics. New York: Spartan Books. (Русский перевод: Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. – М: Мир. – 1965.) 5. Widrow В. 1961. The speed of adaptation in adaptive control system, paper *1933-61. American Rocket Society Guidance Control and Navigation Conference. 6. Widrow B. 1963. A statistical theory of adaptation. Adaptive control systems. New York: Pergamon Press. 7. Widrow В., Angell J. B. 1962. Reliable, trainable networks for computing and control. Aerospace Engineering 21:78-123. 8. Widrow В., Hoff M. E. 1960. Adaptive switching circuits. 1960 IRE WESCON Convention Record, part 4, pp. 96-104. New York: Institute of Radio Engineers. Глава 3.
|
город |
Порядок следования |
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
|
A |
0 |
1 |
0 |
0 |
B |
0 |
0 |
0 |
1 |
C |
1 |
0 |
0 |
0 |
D |
0 |
0 |
1 |
0 |
Рис. 6.6. Маршрут коммивояжера
Второе требование – предпочтение коротким маршрутам – удовлетворяется с помощью добавления следующего члена к функции энергии:
, (6.10)
Заметим, что этот член представляет собой длину любого допустимого маршрута. Для удобства индексы определяются по модулю n, т. е. OUTn+j=OUTj, aD – некоторая константа.
При достаточно больших значениях A, B и C низкоэнергетические состояния будут представлять допустимые маршруты, а большие значения D гарантируют, что будет найден короткий маршрут.
Теперь зададим значения весов, т. е. установим соответствие между членами в функции энергии и членами общей формы (см. уравнение 6.2)).
Получаем
wxi,yi = –Aδxy(1 – δij) (не допускает более одной единицы в строке)
–Bδij(1 – δxy) (не допускает более одной единицы в столбце)
–С (глобальное ограничение)
–Ddxy(δj,i+1 + δj,i-1) (член, отвечающий за длину цикла),
где δij = 1, если i = j, в противном случае δij = 0. Кроме того, каждый нейрон имеет смещающий вес хi, соединенный с +1 и равный Сп.
В работе [8] сообщается об эксперименте, в котором задача коммивояжера была решена для 10 городов. В этом случае возбуждающая функция была равна
OUT = ½ [1 + th(NET/U0)].
Как показали результаты, 16 из 20 прогонов сошлись к допустимому маршруту и около 50% решений оказались кратчайшими маршрутами, как это было установлено с помощью полного перебора. Этот результат станет более впечатляющим, если осознать, что имеется 181440 допустимых маршрутов.
Сообщалось, что сходимость решений, полученных по методу Хопфилда для задачи коммивояжера, в сильной степени зависит от коэффициентов, и не имеется систематического метода определения их значений [11]. В этой работе предложена другая функция энергии с единственным коэффициентом, значение которого легко определяется. В дополнение предложен новый сходящийся алгоритм. Можно ожидать, что новые более совершенные методы будут разрабатываться, так как полностью удовлетворительное решение нашло бы массу применений.
Сеть, выполняющая аналого-цифровое преобразование, всегда находит единственное оптимальное решение. Это обусловлено простой природой поверхности энергии в этой задаче. В задаче коммивояжера поверхность энергии сильно изрезана, изобилует склонами, долинами и локальными минимумами и нет гарантии, что будет найдено глобальное оптимальное решение и что полученное решение будет допустимым. При этом воникают серьезные вопросы относительно надежности сети и доверия к ее решениям. Эти недостатки сети смягчаются тем обстоятельством, что нахождение глобальных минимумов для NP-полных задач является очень трудной задачей, которая не может быть решена в приемлемое время никаким другим методом. Другие методы значительно более медленны и дают не лучшие результаты.
Способность сети быстро производить вычисления является ее главным достоинством. Она обусловлена высокой степенью распараллеливания вычислительного процесса. Если сеть реализована на аналоговой электронике, то решение редко занимает промежуток времени, больший нескольких постоянных времени сети. Более того, время сходимости слабо зависит от размерности задачи. Это резко контрастирует с более чем экспоненциальным ростом времени решения при использовании обычных подходов. Моделирование с помощью однопроцессорных систем не позволяет использовать преимущества параллельной архитектуры, но современные мультипроцессорные системы типа ConnectionMachine (65536 процессоров!) весьма многообещающи для решения трудных задач.
Определение функции энергии сети в зависимости от задачи не является тривиальным. Существующие решения были получены с помощью изобретательности, математического опыта и таланта, которые не разбросаны в изобилии. Для некоторых задач существуют систематические методы нахождения весов сети. Эти методы излагаются в гл. 7.
Актуальным предметом исследований является максимальное количество запоминаемой информации, которое может храниться в сети Хопфилда. Так как сеть из nдвоичных нейронов может иметь 2n состояний, то исследователи были удивлены, обнаружив, что максимальная емкость памяти оказалась значительно меньшей.
Если бы могло запоминаться большое количество информационных единиц, то сеть не стабилизировалась бы на некоторых из них. Более того, она могла бы помнить то, чему ее не учили, т. е. могла стабилизироваться на решении, не являющемся требуемым вектором. Эти свойства ставили в тупик первых исследователей, которые не имели математических методов для предварительной оценки емкости памяти сети.
Последние исследования пролили свет на эту проблему. Например, предполагалось, что максимальное количество запоминаемой информации, которое может храниться в сети из N нейронов и безошибочно извлекаться, меньше чем cN2, где c – положительная константа, большая единицы. Хотя этот предел и достигается в некоторых случаях, в общем случае он оказался слишком оптимистическим. В работе [4] было экспериментально показано, что в общем случае предельное значение емкости ближе к 0,15N. В работе [1] было показано, что число таких состояний не может превышать N, что согласуется с наблюдениями над реальными системами и является наилучшей на сегодняшний день оценкой.
Сети с обратными связями являются перспективным объектом для дальнейших исследований. Их динамическое поведение открывает новые интересные возможности и ставит специфические проблемы. Как отмечается в гл. 9, эти возможности и проблемы сохраняются при реализации нейронных сетей в виде оптических систем.
1. Abu-Mostafa Y. S., St. Jacques, J. 1985. Information capacity of the Hopfield model. IEEE Transactions on Information Theory 31(4):461-64.
2. Cohen M. A., Grossberg S. G. 1983. Absolute stability of global pattern formation and parallel memory storage by compatitive neural networks. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 13:815-26.
3. Qarey M. R., Johnson D. S. 1979. Computers and intrac-tality. New York: W.H. Freeman.
4. Grossberg S. 1987. The adapptive brain, vol. 1 and 2. Amsterdam: North-Holland.
5. Hinton G. E., Sejnowski T. J. 1986. Learning and relearning in Boltzmann machines. In Parallel distributed processing, vol. 1, pp. 282-317. Cambridge, MA: MIT Press.
6. Horfield J. J. 1982. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proceedings of the National Academy of Science 79:2554-58.
7. Horfield J. J. 1984. Neural with graded response have collective computational properties like those of two-state neurons. Proceedings of the National Academy of Science 81:3088-92.
8. Horfield J. J., Tank D. W. 1985. Neural computation of decisions in optimization problems. Biological Cybernetics 52:141-52.
9. Horfield J. J., Tank D. W. 1986. Computing with neural circuits: A model.Science 233:625-33.
10. Tank D. W., Horfield J. J. 1986. Simple «neural» optimization networks: An A/D converter, signal decision circuit, and a linear programming circuit. Circuits and Systems IEEE Transactions on CAS-33(5):533-41.
11. Van den Bout D. E. and Miller Т. К. 1988. A traveling salesman objective function that works. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, vol. 2, pp. 299-304. San Diego, CA: SOS Printing.
Память человека часто является ассоциативной; один предмет напоминает нам о другом, а этот другой о третьем. Если позволить нашим мыслям, они будут перемещаться от предмета к предмету по цепочке умственных ассоциаций. Кроме того, возможно использование способности к ассоциациям для восстановления забытых образов. Если мы забыли, где оставили свои очки, то пытаемся вспомнить, где видели их , в последний раз, с кем разговаривали и что делали. Посредством этого устанавливается конец цепочки ассоциаций, что позволяет нашей памяти соединять ассоциации для получения требуемого образа.
Ассоциативная память, рассмотренная в гл. 6, является, строго говоря, автоассоциативной, это означает, что образ может быть завершен или исправлен, но не может быть ассоциирован с другим образом. Данный факт является результатом одноуровневой структуры ассоциативной памяти, в которой вектор появляется на выходе тех же нейронов, на которые поступает входной вектор.
Двунаправленная ассоциативная память (ДАП) является гетероассоциативной; входной вектор поступает на один набор нейронов, а соответствующий выходной вектор вырабатывается на другом наборе нейронов. Как и сеть Хопфилда, ДАП способна к обобщению, вырабатывая правильные реакции, несмотря на искаженные входы. Кроме того, могут быть реализованы адаптивные версии ДАП, выделяющие эталонный образ из зашумленных экземпляров. Эти возможности сильно напоминают процесс мышления человека и позволяют искусственным нейронным сетям сделать шаг в направлении моделирования мозга.
В последних публикациях [9,12] представлено несколько форм реализации двунаправленной ассоциативной памяти. Как большинство важных идей, изложенные в этих работах идеи имеют глубокие корни; например, в работе Гроссберга [6] представлены некоторые важные для ДАП концепции. В данной работе ссылки приводятся не с целью разрешения вопроса о приоритете исследовательских работ, а исключительно для освещения их вклада в исследовательскую тематику.
Рис. 7.1. Конфигурация двунаправленной ассоциативной памяти
На рис. 7.1 приведена базовая конфигурация ДАП. Эта конфигурация существенно отличается от используемой в работе [9]. Она выбрана таким образом, чтобы подчеркнуть сходство с сетями Хопфилда и предусмотреть увеличения количества слоев. На рис. 7.1 входной вектор А обрабатывается матрицей весов W сети, в результате чего вырабатывается вектор выходных сигналов нейронов В. Вектор В затем обрабатывается транспонированной матрицей Wt весов сети, которая вырабатывает новые выходные сигналы, представляющие собой новый входной вектор А. Этот процесс повторяется до тех пор, пока сеть не достигнет стабильного состояния, в котором ни вектор А, ни вектор В не изменяются. Заметим, что нейроны в слоях 1 и 2 функционируют, как и в других парадигмах, вычисляя сумму взвешенных входов и вычисляя по ней значение функции активации F. Этот процесс может быть выражен следующим образом:
(7.1)
или в векторной форме:
В = F(AW), (7.2)
где В – вектор выходных сигналов нейронов слоя 2, А – вектор выходных сигналов нейронов слоя 1, W – матрица весов связей между слоями 1 и 2, F – функция активации.
Аналогично
A = F(BWt) (7.3)
где Wt является транспозицией матрицы W.
Как отмечено в гл. 1, Гроссберг показал преимущества использования сигмоидальной (логистической) функции активации
(7.3)
где OUTi – выход нейрона i, NETi – взвешенная сумма входных сигналов нейрона i, l – константа, определяющая степень кривизны.
В простейших версиях ДАП значение константы l выбирается большим, в результате чего функция активации приближается к простой пороговой функции. В дальнейших рассуждениях будем предполагать, что используется пороговая функция активации.
Примем также, что существует память внутри каждого нейрона в слоях 1 и 2 и что выходные сигналы нейронов изменяются одновременно с каждым тактом синхронизации, оставаясь постоянными между этими тактами. Таким образом, поведение нейронов может быть описано следующими правилами:
OUTi(n+1) = 1, если NETi(n)>0,
OUTi(n+l) = 0, если NETi(n)<0,
OUTi(n+l) = OUT(n), если NETi(n) = 0,
где OUTi(n) представляет собой величину выходного сигнала нейрона i в момент времени п.
Заметим, что как и в описанных ранее сетях слой 0 не производит вычислений и не имеет памяти; он является только средством распределения выходных сигналов слоя 2 к элементам матрицы Wt.
Долговременная память (или ассоциации) реализуется в весовых массивах W и Wt. Каждый образ состоит из двух векторов: вектора A, являющегося выходом слоя 1, и вектора B, ассоциированного образа, являющегося выходом слоя 2. Для восстановления ассоциированного образа вектор A или его часть кратковременно устанавливаются на выходах слоя 1. Затем вектор A удаляется и сеть приводится в стабильное состояние, вырабатывая ассоциированный вектор B на выходе слоя 2. Затем вектор B воздействует через транспонированную матрицу Wt, воспроизводя воздействие исходного входного вектора A на выходе слоя 1. Каждый такой цикл вызывает уточнение выходных векторов слоя 1 и 2 до тех пор, пока не будет достигнута точка стабильности в сети. Эта точка может быть рассмотрена как резонансная, так как вектор передается обратно и вперед между слоями сети, всегда обрабатывая текущие выходные сигналы, но больше не изменяя их. Состояние нейронов представляет собой кратковременную память (КП), так как оно может быстро изменяться при появлении другого входного вектора. Значения коэффициентов весовой матрицы образуют долговременную память и могут изменяться только на более длительном отрезке времени, используя представленные ниже в данном разделе методы.
В работе [9] показано, что сеть функционирует в направлении минимизации функции энергии Ляпунова в основном таким же образом, как и сети Хопфилда в процессе сходимости (см. гл. 6). Таким образом, каждый цикл модифицирует систему в направлении энергетического минимума, расположение которого определяется значениями весов.
Рис. 7.2. Энергетическая поверхность двунаправленной ассоциативной памяти
Этот процесс может быть визуально представлен в форме направленного движения мяча по резиновой ленте, вытянутой над столом, причем каждому запомненному образусоответствует точка, «вдавленная» в направлении поверхности стола. Рис. 7.2 иллюстрирует данную аналогию с одним запомненным образом. Данный процесс формирует минимум гравитационной энергии в каждой точке, соответствующей запомненному образу, с соответствующим искривлением поля притяжения в направлении к данной точке. Свободно движущийся мяч попадает в поле притяжения и в результате будет двигаться в направлении энергетического минимума, где и остановится.
Обычно сеть обучается распознаванию множества образов. Обучение производится с использованием обучающего набора, состоящего из пар векторов A и B. Процесс обучения реализуется в форме вычислений; это означает, что весовая матрица вычисляется как сумма произведении всех векторных пар обучающего набора. B символьной форме
Предположим, что все запомненные образы представляют собой двоичные векторы. Это ограничение покажется менее строгим, если вспомнить, что все содержимое Библиотеки Конгресса может быть закодировано в один очень длинный двоичный вектор. В работе [11] показана возможность достижения более высокой производительности при использовании биполярных векторов. При этом векторная компонента, большая чем 0, становится +1, а компонента, меньшая или равная 0, становится –1.
Предположим, что требуется обучить сеть с целью запоминания трех пар двоичных векторов, причем векторы Ai имеют размерность такую же, как и векторы Вi. Надо отметить, что это не является необходимым условием для работы алгоритма; ассоциации могут быть сформированы и между векторами различной размерности.
Исходный вектор |
Ассоциированный вектор |
Бинарная версия |
|
A1 = (1,0,0) |
B1 = (0,0,1) |
A’1 = (1,–1,–1) |
B’1 = (–1,–1,1) |
A2 = (0,1,0) |
B2 = (0,1,0) |
A’1 = (–1,1,–1) |
B’1 = (–1,1,–1) |
A3 = (0,0,1) |
B3 = (1,0,0) |
A’1 = (–1,–1,1) |
B’1 = (1,–1,–1) |
Вычисляем весовую матрицу
W = A’1tB’1+A’2tB’2 + A’3tB’3
–1 |
–1 |
1 |
+ |
1 |
–1 |
1 |
+ |
–1 |
1 |
1 |
= |
–1 |
–1 |
3 |
1 |
1 |
–1 |
–1 |
1 |
–1 |
–1 |
–1 |
1 |
–1 |
3 |
–1 |
|||
1 |
1 |
–1 |
1 |
–1 |
1 |
1 |
–1 |
–1 |
3 |
–1 |
–1 |
Далее прикладывая входной вектор А = (1,0,0), вычисляем выходной вектор О
O = A1t W = (1,0,0) x |
1 |
–1 |
3 |
= |
(–1,–1,3) |
–1 |
3 |
–1 |
|||
3 |
–1 |
–1 |
Используя пороговое правило
bi = 1, если oi > 0,
bi = 0, если oi < 0,
bi = 0, не изменяется, если oi = 0
вычисляем
B’1 = (0,0,1),
что является требуемой ассоциацией. Затем, подавая вектор В’1 через обратную связь на вход первого слоя к Wt получаем
O = B’1 Wt = (0,0,1) x |
1 |
–1 |
3 |
= |
(3,–1,–1) |
–1 |
3 |
–1 |
|||
3 |
–1 |
–1 |
что дает значение (1,0,0) после применения пороговой функции, образуя величину вектора A1.
Этот пример показывает, как входной вектор A с использованием матрицы W производит выходной вектор B. В свою очередь вектор B с использованием матрицы Wt производит вектор A, таким образом в системе формируется устойчивое состояние и резонанс.
ДАП обладает способностью к обобщению. Например, если незавершенный или частично искаженный вектор подается в качестве A, сеть имеет тенденцию к выработке запомненного вектора B, который в свою очередь стремится исправить ошибки в A. Возможно, для этого потребуется несколько проходов, но сеть сходится к воспроизведению ближайшего запомненного образа.
Системы с обратной связью могут иметь тенденцию к колебаниям; это означает, что они могут переходить от состояния к состоянию, никогда не достигая стабильности. В [9] доказано, что все ДАП безусловно стабильны при любых значениях весов сети. Это важное свойство возникает из отношения транспонирования между двумя весовыми матрицами и означает, что любой набор ассоциаций может быть изучен без риска возникновения нестабильности.
Существует взаимосвязь между ДАП и рассмотренными в гл. 6 сетями Хопфилда. Если весовая матрица W является квадратной и симметричной, тоW=Wt. В этом случае, если слои 1 и 2 являются одним и тем же набором нейронов, ДАП превращается в автоассоциативную сеть Хопфилда.
Как и сети Хопфилда, ДАП имеет ограничения на максимальное количество ассоциаций, которые она может точно воспроизвести. Если этот лимит превышен, сеть может выработать неверный выходной сигнал, воспроизводя ассоциации, которым не обучена.
В работе [9] приведены оценки, в соответствии с которыми количество запомненных ассоциаций не может превышать количества нейронов в меньшем слое. При этом предполагается, что емкость памяти максимизирована посредством специального кодирования, при котором количество компонент со значениями +1 равно количеству компонент со значениями –1 в каждом биполярном векторе. Эта оценка оказалась слишком оптимистичной. Работа [13] по оценке емкости сетей Хопфилда может быть легко расширена для ДАП. Можно показать, что если L векторов выбраны случайно и представлены в указанной выше форме, и если L меньше чем n/(2 1og2 п), где п – количество нейронов в наименьшем слое, тогда все запомненные образы, за исключением «малой части», могут быть восстановлены. Например, если п = 1024, тогда L должно быть меньше 51. Если все образы должны восстанавливаться, L должно быть меньше re/(4 1og2 п), то есть меньше 25. Эти, скорее озадачивающие, результаты показывают, что большие системы могут запоминать только умеренное количество ассоциаций.
В работе [7] показано, что ДАП может иметь до 2n стабильных состояний, если пороговое значение Т выбирается для каждого нейрона. Такая конфигурация, которую авторы назвали негомогенной ДАП, является расширением исходной гомогенной ДАП, в которой все пороги были нулевыми. Модифицированная передаточная функция нейрона принимает в этом случае следующий вид:
OUTi(n+l) = l, если NETi(n) > Ti,
OUTi(n+l) = l, если NETi(n) < Ti,
OUTi(n+l) = OUTi(n), если NETi(n) = Ti,
где OUTi(t) – выход нейрона i в момент времени t.
Посредством выбора соответствующего порога для каждого нейрона количество стабильных состояний может быть сделано любым в диапазоне от 1 до 2, где п есть количество нейронов в меньшем слое. К сожалению, эти состояния не могут быть выбраны случайно; они определяются жесткой геометрической процедурой. Если пользователь выбирает L состояний случайным образом, причем L меньше (0,68)n2/{[log2(п)] + 4}2, и если каждый вектор имеет 4 + log2n компонент, равных +1, и остальные, равные –1, то можно сконструировать негомогенную ДАП, имеющую 98% этих векторов в качестве стабильных состояний. Например, если п = 1024, L должно быть меньше 3637, что является существенным улучшением по сравнению с гомогенными ДАП, но это намного меньше 21024 возможных состояний.
Ограничение количества единиц во входных векторах представляет серьезную проблему, тем более, что теория, которая позволяет перекодировать произвольный набор векторов в такой «разреженный» набор, отсутствует. Возможно, однако, что еще более серьезной является проблема некорректной сходимости. Суть этой проблемы заключается в том, что сеть может не производить точных ассоциаций вследствие природы поля притяжения; об ее форме известно очень немногое. Это означает, что ДАП не является ассоциатором по отношению к ближайшему соседнему образу. В действительности она может производить ассоциации, имеющие слабое отношение ко входному вектору. Как и в случае гомогенных ДАП, могут встречаться ложные стабильные состояния и немногое известно об их количестве и природе.
Несмотря на эти проблемы, ДАП остается объектом интенсивных исследований. Основная привлекательность ДАП заключается в ее простоте. Кроме того, она может быть реализована в виде СБИС (либо аналоговых, либо цифровых), что делает ее потенциально недорогой. Так как наши знания постоянно растут, ограничения ДАП могут быть сняты. В этом случае как в экспериментальных, так и в практических приложениях ДАП будет являться весьма перспективным и полезным классом искусственных нейронных сетей.
В предшествующем обсуждении нейроны в слоях 1 и 2 рассматривались как синхронные, каждый нейрон обладает памятью, причем все нейроны изменяют состояния одновременно под воздействием импульса от центральных часов. В асинхронной системе любой нейрон свободен изменять состояние в любое время, когда его вход предписывает это сделать.
Кроме того, при определении функции активации нейрона использовался простой порог, тем самым образуя разрывность передаточной функции нейронов. Как синхронность функционирования, так и разрывность функций, являются биологически неправдоподобными и совсем необязательными; непрерывные асинхронные ДАП отвергают синхронность и разрывность, но функционируют в основном аналогично дискретным версиям. Может показаться, что такие системы должны являться нестабильными. В [9] показано, что непрерывные ДАП являются стабильными (однако для них справедливы ограничения емкости, обсужденные ранее).
В работах [2-5] показано, что сигмоида является оптимальной функцией активации благодаря ее способности усиливать низкоуровневые сигналы, в то же время сжимая динамический диапазон нейронов. Непрерывная ДАП может иметь сигмоидальную функцию с величиной l, близкой к единице, образуя тем самым нейроны с плавной и непрерывной реакцией, во многом аналогичной реакции их биологических прототипов.
Непрерывная ДАП может быть реализована в виде аналоговой схемы из резисторов и усилителей. Реализация таких схем в виде СБИС кажется возможной и экономически привлекательной. Еще более обещающей является оптическая реализация, рассматриваемая в гл. 9.
В версиях ДАП, рассматриваемых до сих пор, весовая матрица вычисляется в виде суммы произведений пар векторов. Эти вычисления полезны, поскольку они демонстрируют функции, которые может выполнять ДАП. Однако это определенно не тот способ, посредством которого производится определение весов нейронов мозга.
Адаптивная ДАП изменяет свои веса в процессе функционирования. Это означает, что подача на вход сети обучающего набора входных векторов заставляет ее изменять энергетическое состояние до получения резонанса. Постепенно кратковременная память превращается в долговременную память, настраивая сеть в результате ее функционирования. В процессе обучения векторы подаются на слой А, а ассоциированные векторы на слой В. Один из них или оба вектора могут быть зашумленными версиями эталона; сеть обучается исходным векторам, свободным от шума. В этом случае она извлекает сущность ассоциаций, обучаясь эталонам, хотя «видела» только зашумленные аппроксимации.
Так как доказано, что непрерывная ДАП является стабильной независимо от значения весов, ожидается, что медленное изменение ее весов не должно нарушить этой стабильности. В работе [10] доказано это правило.
Простейший обучающий алгоритм использует правило Хэбба [8], в котором изменение веса пропорционально уровню активации его нейрона-источника и уровню активации нейрона-приемника. Символически это можно представить следующим образом:
δwij = η*(OUTi OUTj), (7.5)
где δwij – изменение веса связи нейрона i с нейроном jв матрицах W или Wt, OUTi – выход нейрона i слоя 1 или 2; η – положительный нормирующий коэффициент обучения, меньший 1.
Во многих конкурирующих нейронных системах наблюдаются некоторые виды конкуренции между нейронами. В нейронах, обрабатывающих сигналы от сетчатки, латеральное торможение приводит к увеличению выхода наиболее высокоактивных нейронов за счет соседних. Такие системы увеличивают контрастность, поднимая уровень активности нейронов, подсоединенных к яркой области сетчатки, в то же время еще более ослабляя выходы нейронов, подсоединенных к темным областям.
В ДАП конкуренция реализуется взаимным соединением нейронов внутри каждого слоя посредством дополнительных связей. Веса этих связей формируют другую весовую матрицу с положительными значениями элементов главной диагонали и отрицательными значениями остальных элементов. Теорема Кохен-Гроссберга [1] показывает, что такая сеть является безусловно стабильной, если весовые матрицы симметричны. На практике сети обычно стабильны даже в случае отсутствия симметрии весовых матриц. Однако неизвестно, какие особенности весовых матриц могут привести к неустойчивости функционирования сети.
Ограниченная емкость памяти ДАП, ложные ответы и некоторая непредсказуемость поведения привели к рассмотрению ее как устаревшей модели искусственных нейронных сетей.
Этот вывод определенно является преждевременным. ДАП имеет много преимуществ: она совместима с аналоговыми схемами и оптическими системами; для нее быстро сходятся как процесс обучения так, и процесс восстановления информации; она имеет простую и интуитивно привлекательную форму функционирования. В связи с быстрым развитием теории могут быть найдены методы, объясняющие поведение ДАП и разрешающие ее проблемы.
12. Cohen M., Grossberg S. 1983. Absolute stability of global pattern formation and parallel memory storage by competitive neural networks. IEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-13:815-926.
13. Grossberg S. 1973. Contour enhancement, short term memory, and constancies in reverberating neural networks. Studies in Applied Mathematics 52:217-57.
14. Grossberg S. 1976. Adaptive pattern classification and universal recording, 1: Parallel development and coding of neural feature detectors. Biological Cibernatics 23:187-202.
15. Grossberg S. 1978. A theory of human memory: Self-organization and performance of sensory-motor codes, maps, and plans. In Progress in theoretical biology, vol. 5, ed. R. Rosen and F. Shell. New lork: Academic Press.
16. Grossberg S. 1980. How does the brain build a cognitive code? Psychological Review 1:1-51.
17. Grossberg S. 1982. Studies of mind and brain. Boston: Reidel Press.
18. Haines K., Hecht-Nielsen R. 1988. А ВАМ with increased information storage capacity. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, vol. 1, pp. 181-190. San Diego, CA:SOS Printing.
19. Hebb D. O. 1949. The organization of behavior. New lork: Wiley.
20. Kosko B. (1987a). Bi-directional associative memories. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 18(1):49-60.
21. Kosko B. (1987b). Competitive adaptive bi-directional associative memories. In Proceedings of the IEEE First International Conference on Neural Networks, eds. M.Caudill and C.Butler, vol. 2, pp. 759-66. San Diego, CA:SOS Printing.
22. Kosko B. (1987с). Constructing an associative memory. Byte, September, pp. 137-44.
23. Kosko В., Guest С. 1987. Optical bi-directional associative memories. Sosiety for Photo-optical and Instrumentation Engineers Proceedings: Image Understanding 758:11-18.
24. McEliece R. J., Rosner E. G. Rodemich E. R., Venka-tesh S. S. 1987. The capacity of Hopfield associative memory. IEEE Transactions on Information Theory IT-33:461-82.
Мозг человека выполняет трудную задачу обработки непрерывного потока сенсорной информации, получаемой из окружающего мира. Из потока тривиальной информации он должен выделить жизненно важную информацию, обработать ее и, возможно, зарегистрировать в долговременной памяти. Понимание процесса человеческой памяти представляет собой серьезную проблему; новые образы запоминаются в такой форме, что ранее запомненные не модифицируются и не забываются. Это создает дилемму: каким образом память остается пластичной, способной к восприятию новых образов, и в то же время сохраняет стабильность, гарантирующую, что образы не уничтожатся и не разрушатся в процессе функционирования?
Традиционные искусственные нейронные сети оказались не в состоянии решить проблему стабильности-пластичности. Очень часто обучение новому образу уничтожает или изменяет результаты предшествующего обучения. В некоторых случаях это не существенно. Если имеется только фиксированный набор обучающих векторов, они могут предъявляться при обучении циклически. В сетях с обратным распространением, например, обучающие векторы подаются на вход сети последовательно до тех пор, пока сеть не обучится всему входному набору. Если, однако, полностью обученная сеть должна запомнить новый обучающий вектор, он может изменить веса настолько, что потребуется полное переобучение сети.
В реальной ситуации сеть будет подвергаться постоянно изменяющимся воздействиям; она может никогда не увидеть один и тот же обучающий вектор дважды. При таких обстоятельствах сеть часто не будет обучаться; она будет непрерывно изменять свои веса, не достигая удовлетворительных результатов.
Более того, в работе [1] приведены примеры сети, в которой только четыре обучающих вектора, предъявляемых циклически, заставляют веса сети изменяться непрерывно, никогда не сходясь. Такая временная нестабильность явилась одним из главных факторов, заставивших Гроссберга и его сотрудников исследовать радикально отличные конфигурации. Адаптивная резонансная теория (APT) является одним из результатов исследования этой проблемы [2,4].
Сети и алгоритмы APT сохраняют пластичность, необходимую для изучения новых образов, в то же время предотвращая изменение ранее запомненных образов. Эта способность стимулировала большой интерес к APT, но многие исследователи нашли теорию трудной для понимания. Математическое описание APT является сложным, но основные идеи и принципы реализации достаточно просты для понимания. Мы сконцентрируемся далее на общем описании APT; математически более подготовленные читатели смогут найти изобилие теории в литературе, список которой приведен в конце главы. Нашей целью является обеспечение достаточно конкретной информацией, чтобы читатель мог понять основные идеи и возможности, а также провести компьютерное моделирование с целью исследования характеристик этого важного вида сетей.
Адаптивная резонансная теория включает две парадигмы, каждая из которых определяется формой входных данных и способом их обработки. АРТ-1 разработана для обработки двоичных входных векторов, в то время как АРТ-2, более позднее обобщение АРТ-1, может классифицировать как двоичные, так и непрерывные векторы. В данной работе рассматривается только АРТ-1. Читателя, интересующегося АРТ-2, можно отослать к работе [3] для полного изучения этого важного направления. Для краткости АРТ-1 в дальнейшем будем обозначать как APT.
Сеть APT представляет собой векторный классификатор. Входной вектор классифицируется в зависимости от того, на какой из множества ранее запомненных образов он похож. Свое классификационное решение сеть APT выражает в форме возбуждения одного из нейронов распознающего слоя. Если входной вектор не соответствует ни одному из запомненных образов, создается новая категория посредством запоминания образа, идентичного новому входному вектору. Если определено, что входной вектор похож на один из ранее запомненных векторов с точки зрения определенного критерия сходства, запомненный вектор будет изменяться (обучаться) под воздействием нового входного вектора таким образом, чтобы стать более похожим на этот входной вектор.
Запомненный образ не будет изменяться, если текущий входной вектор не окажется достаточно похожим на него. Таким образом решается дилемма стабильности-пластичности. Новый образ может создавать дополнительные классификационные категории, однако новый входной образ не может заставить измениться существующую память.
На рис. 8.1 показана упрощенная конфигурация сети APT, представленная в виде пяти функциональных модулей. Она включает два слоя нейронов, так называемых «слой сравнения» и «слой распознавания». Приемник 1, Приемник 2 и Сброс обеспечивают управляющие функции, необходимые для обучения и классификации.
Перед рассмотрением вопросов функционирования сети в целом необходимо рассмотреть отдельно функции модулей; далее обсуждаются функции каждого из них.
Слой сравнения. Слой сравнения получает двоичный входной вектор Х и первоначально пропускает его неизмененным для формирования выходного вектора C. На более поздней фазе в распознающем слое вырабатывается двоичный вектор R, модифицирующий вектор C, как описано ниже.
Каждый нейрон в слое сравнения (рис. 8.2) получает три двоичных входа (0 или I): (1) компонента хi входного вектора X; (2) сигнал обратной связи Ri – взвешенная сумма выходов распознающего слоя; (3) вход от Приемника 1 (один и тот же сигнал подается на все нейроны этого слоя).
Рис. 8.1. Упрощенная сеть АРТ
Рис. 8.2. Упрощенный слон сравнения
Чтобы получить на выходе нейрона единичное значение, как минимум два из трех его входов должны равняться единице; в противном случае его выход будет нулевым. Таким образом реализуется правило двух третей, описанное в [З]. Первоначально выходной сигнал G1 Приемника 1 установлен в единицу, обеспечивая один из необходимых для возбуждения нейронов входов, а все компоненты вектора R установлены в 0; следовательно, в этот момент вектор C идентичен двоичному входному вектору X.
Слой распознавания. Слой распознавания осуществляет классификацию входных векторов. Каждый нейрон в слое распознавания имеет соответствующий вектор весов Bj Только один нейрон с весовым вектором, наиболее соответствующим входному вектору, возбуждается; все остальные нейроны заторможены.
Как показано на рис. 8.3, нейрон в распознающем •слое имеет, максимальную реакцию, если вектор C, являющийся выходом слоя сравнения, соответствует набору его весов, следовательно, веса представляют запомненный образ или экземпляр для категории входных векторов. Эти веса являются действительными числами, а не двоичными величинами. Двоичная версия этого образа также запоминается в соответствующем наборе весов слоя сравнения (рис. 8.2); этот набор состоит из весов связей, соединяющих определенные нейроны слоя распознавания, один вес на каждый нейрон слоя сравнения.
В процессе функционирования каждый нейрон слоя распознавания вычисляет свертку вектора собственных весов и входного вектора C. Нейрон, имеющий веса, наиболее близкие вектору C, будет иметь самый большой выход, тем самым выигрывая соревнование и одновременно затормаживая все остальные нейроны в слое.
Как показано на рис. 8.4, нейроны внутри слоя распознавания взаимно соединены в латерально-тормозящую сеть. В простейшем случае (единственном, рассмотренном в данной работе) предусматривается, что только один нейрон в слое возбуждается в каждый момент времени (т. е. только нейрон с наивысшим уровнем активации будет иметь единичный выход; все остальные нейроны будут иметь нулевой выход). Эта конкуренция реализуется введением связей с отрицательными весами lij с выхода каждого нейрона ri на входы остальных нейронов. Таким образом, если нейрон имеет большой выход, он тормозит все остальные нейроны в слое. Кроме того, каждый нейрон имеет связь с положительным весом со своего выхода на свой собственный вход. Если нейрон имеет единичный выходной уровень, эта обратная связь стремится усилить и поддержать его.
Рис. 8.3. Упрощенный слой распознавания
Приемник 2.G2, выход Приемника 2, равен единице, если входной вектор X имеет хотя бы одну единичную компоненту. Более точно, G2 является логическим ИЛИ от компонента вектора X.
Приемник 1. Как и сигнал G2, выходной сигнал G1 Приемника 1 равен 1, если хотя бы одна компонента двоичного входного вектора X равна единице; однако если хотя бы одна компонента вектора R равна единице, G1 устанавливается в нуль. Таблица, определяющая эти соотношения:
Рис. 8.4. Слой распознавания с латеральным торможением
ИЛИ от компонента вектора X |
ИЛИ от компонента вектора R |
G1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
Сброс. Модуль сброса измеряет сходство между векторами X и C. Если они отличаются сильнее, чем требует параметр сходства, вырабатывается сигнал сброса возбужденного нейрона в слое распознавания.
В процессе функционирования модуль сброса вычисляет сходство как отношение количества единиц в векторе C к их количеству в векторе C. Если это отношение ниже значения параметра сходства, вырабатывается сигнал сброса.
Процесс классификации в APT состоит из трех основных фаз: распознавание, сравнение и поиск.
Фаза распознавания. В начальный момент времени входной вектор отсутствует на входе сети; следовательно, все компоненты входного вектора X можно рассматривать как нулевые. Тем самым сигнал G2 устанавливается в 0 и, следовательно, в нуль устанавливаются выходы всех нейронов слоя распознавания. Поскольку все нейроны слоя распознавания начинают работу в одинаковом состоянии, они имеют равные шансы выиграть в последующей конкуренции.
Затем на вход сети подается входной вектор X, который должен быть классифицирован. Этот вектор должен иметь одну или более компонент, отличных от нуля, в результате чего и G1, и G2 становятся равными единице. Это «подкачивает» нейроны слоя сравнения, обеспечивая один из двух единичных входов, необходимых для возбуждения нейронов в соответствии с правилом двух третей, тем самым позволяя нейрону возбуждаться, если соответствующая компонента входного вектора X равна единице. Таким образом, в течение данной фазы вектор S в точности дублирует вектор X.
Далее для каждого нейрона в слое распознавания вычисляется свертка вектора его весов Вj и вектора C (рис. 8.4). Нейрон с максимальным значением свертки имеет веса, наилучшим образом соответствующие входному вектору. Он выигрывает конкуренцию и возбуждается, одновременно затормаживая все остальные нейроны этого слоя. Таким образом, единственная компонента rj вектора R (рис. 8.1) становится равной единице, а все остальные компоненты становятся равными нулю.
В результате, сеть APT запоминает образы в весах нейронов слоя распознавания, один нейрон для каждой категории классификации. Нейрон слоя распознавания, веса которого наилучшим образом соответствуют входному вектору, возбуждается, его выход устанавливается в единичное значение, а выходы остальных нейронов этого слоя устанавливаются в нуль.
Фаза сравнения. Единственный возбужденный в слое распознавания нейрон возвращает единицу обратно в слой сравнения в виде своего выходного сигнала rj. Эта единственная единица может быть визуально представлена в виде «веерного» выхода, подающегося через отдельную связь с весом tij на каждый нейрон в слое сравнения, обеспечивая каждый нейрон сигналом рj, равным величинеtij (нулю или единице) (рис. 8.5).
Рис. 8.5. Путь сигнала отдельного возбужденного нейрона в слое распознавания
Алгоритмы инициализации и обучения построены таким образом, что каждый весовой вектор Тj имеет двоичные значения весов; кроме того, каждый весовой вектор Вjпредставляет собой масштабированную версию соответствующего вектора Тj. Это означает, что все компоненты P(вектора возбуждения слоя сравнения) также являются двоичными величинами.
Так как вектор R не является больше нулевым, сигнал G1 устанавливается в нуль. Таким образом, в соответствии с правилом двух третей, возбудиться могут только нейроны, получающие на входе одновременно единицы от входного вектора X и вектора P.
Другими словами, обратная связь от распознающего слоя действует таким образом, чтобы установить компоненты C в нуль в случае, если входной вектор не соответствует входному образу, т. е. если X и P не имеют совпадающих компонент.
Если имеются существенные различия между X и P (малое количество совпадающих компонент векторов), несколько нейронов на фазе сравнения будут возбуждаться и C будет содержать много нулей, . в то время как X содержит единицы. Это означает, что возвращенный вектор P не является искомым и возбужденные нейроны в слое распознавания должны быть заторможены. Это торможение производится блоком сброса (рис. 8.1), который сравнивает входной вектор X и вектор C и вырабатывает сигнал сброса, если степень сходства этих векторов меньше некоторого уровня. Влияние сигнала сброса заключается в установке выхода возбужденного нейрона в нуль, отключая его на время текущей классификации.
Фаза поиска. Если не выработан сигнал сброса, сходство является адекватным, и процесс классификации завершается. В противном случае другие запомненные образы должны быть исследованы с целью поиска лучшего соответствия. При этом торможение возбужденного нейрона в распознающем слое приводит к установке всех компонент вектора R в 0, G1 устанавливается в 1 и входной вектор X опять прикладывается в качестве C. В результате другой нейрон выигрывает соревнование в слое распознавания и другой запомненный образ P возвращается в слой сравнения. Если P не соответствует X, возбужденный нейрон в слое распознавания снова тормозится. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не встретится одно из двух событий:
1. Найден запомненный образ, сходство которого с вектором X выше уровня параметра сходства, т. е. S>r. Если это происходит, проводится обучающий цикл, в процессе которого модифицируются веса векторов Tj и Bj, связанных с возбужденным нейроном в слое распознавания.
2. Все запомненные образы проверены, определено, что они не соответствуют входному вектору, и все нейроны слоя распознавания заторможены. В этом случае предварительно не распределенный нейрон в распознающем слое выделяется этому образу и его весовые векторы Bj и Tj устанавливаются соответствующими новому входному образу.
Проблема производительности. Описанная сеть должна производить последовательный поиск среди всех запомненных образов. В аналоговых реализациях это будет происходить очень быстро; однако при моделировании на обычных цифровых компьютерах этот процесс может оказаться очень длительным. Если же сеть APT реализуется на параллельных процессорах, все свертки на распознающем уровне могут вычисляться одновременно. В этом случае поиск может быть очень быстрым.
Время, необходимое для стабилизации сети с латеральным торможением, может быть длительным при моделировании на последовательных цифровых компьютерах. Чтобы выбрать победителя в процессе латерального торможения, все нейроны в слое должны быть вовлечены в одновременные вычисления и передачу. Это может потребовать проведения большого объема вычислений перед достижением сходимости. Латеральные тормозящие сети, аналогичные используемым в неокогнитронах, могут существенно сократить это время (гл. 10).
APT, как это можно увидеть из литературы, представляет собой нечто большее, чем философию, но намного менее конкретное, чем программа для компьютера. Это привело к наличию широкого круга реализации, сохраняющих идеи APT, но сильно отличающихся в деталях. Рассматриваемая далее реализация основана на работе [5] с определенными изменениями для обеспечения совместимости с работой [2] и моделями, рассмотренными в данной работе. Эта реализация может рассматриваться в качестве типовой, но необходимо иметь в виду, что другие успешные реализации имеют большие отличия от нее.
Рассмотрим более детально пять фаз процесса функционирования APT: инициализацию, распознавание, сравнение, поиск и обучение.
Инициализация. Перед началом процесса обучения сети все весовые векторы Bj и Tj, а также параметр сходства r, должны быть установлены в начальные значения.
Веса векторов Bj все инициализируются в одинаковые малые значения. Согласно [2], эти значения должны удовлетворять условию
для
всех i, j, (8.1)
где т – количество компонент входного вектора, L – константа, большая 1 (обычно L = 2).
Эта величина является критической; если она слишком большая, сеть может распределить все нейроны распознающего слоя одному входному вектору.
Веса векторов Tj все инициализируются в единичные значения, так что
tij = 1 для всех j,i. (8.2)
Эти значения также являются критическими; в [2] показано, что слишком маленькие веса приводят к отсутствию соответствия в слое сравнения и отсутствию обучения.
Параметр сходства r устанавливается в диапазоне от 0 до 1 в зависимости от требуемой степени сходства между запомненным образом и входным вектором. При высоких значениях r сеть относит к одному классу только очень слабо отличающиеся образы. С другой стороны, малое значение r заставляет сеть группировать образы, которые имеют слабое сходство между собой. Может оказаться желательной возможность изменять коэффициент сходства на протяжении процесса обучения, обеспечивая только грубую классификацию в начале процесса обучения, и затем постепенно увеличивая коэффициент сходства для выработки точной классификации в конце процесса обучения.
Распознавание. Появление на входе сети входного вектора X инициализирует фазу распознавания. Так как вначале выходной вектор слоя распознавания отсутствует, сигнал G1 устанавливается в 1 функцией ИЛИ вектора X, обеспечивая все нейроны слоя сравнения одним из двух входов, необходимых для их возбуждения (как требует правило двух третей). В результате любая компонента вектора X, равная единице, обеспечивает второй единичный вход, тем самым заставляя соответствующий нейрон слоя сравнения возбуждаться и устанавливая его выход в единицу. Таким образом, в этот момент времени вектор С идентичен вектору X.
Как обсуждалось ранее, распознавание реализуется вычислением свертки для каждого нейрона слоя распознавания, определяемой следующим выражением:
NETj = (Bj • C), (8.3)
где Вj – весовой вектор, соответствующий нейрону j в слое распознавания; С – выходной вектор нейронов слоя сравнения; в этот момент С равно X; NETj – возбуждение нейрона j в слое распознавания.
F является пороговой функцией, определяемой следующим образом:
OUTj = 1, если NETj>T, (8.4)
OUTj = 0 в противном случае,
где Т представляет собой порог.
Принято, что латеральное торможение существует, но игнорируется здесь для сохранения простоты выражении. Оно обеспечивает тот факт, что только нейрон с максимальным значением NET будет иметь выход, равный единице; все остальные нейроны будут иметь нулевой выход. Можно рассмотреть системы, в которых в распознающем слое возбуждаются несколько нейронов в каждый момент времени, однако это выходит за рамки данной работы.
Сравнение. На этой фазе сигнал обратной связи от слоя распознавания устанавливает G1 в нуль; правило двух третей позволяет возбуждаться только тем нейронам, которые имеют равные единице соответствующие компоненты векторов Р и X.
Блок сброса сравнивает вектор С и входной вектор X, вырабатывая сигнал сброса, когда их сходство S ниже порога сходства. Вычисление этого сходства упрощается тем обстоятельством, что оба вектора являются двоичными (все элементы либо 0, либо 1). Следующая процедура проводит требуемое вычисление сходства:
1. Вычислить D – количество единиц в векторе X.
2. Вычислить N – количество единиц в векторе С.
Затем вычислить сходство S следующим образом:
S=N/D. (8.5)
Например, примем, что
Х = 1 0 1 1 1 0 1 D = 5
С = 0 0 1 1 1 0 1 N = 4
S=N/D=0,8
S может изменяться от 1 (наилучшее соответствие) до 0 (наихудшее соответствие).
Заметим, что правило двух третей делает С логическим произведением входного вектора Х и вектора Р. Однако Р равен Тj, весовому вектору выигравшего соревнование нейрона. Таким образом, D может быть определено как количество единиц в логическом произведении векторов Тj и X.
Поиск. Если сходство .S выигравшего нейрона превышает параметр сходства, поиск не требуется. Однако если сеть предварительно была обучена, появление на входе вектора, не идентичного ни одному из предъявленных ранее, может возбудить в слое распознавания нейрон со сходством ниже требуемого уровня. В соответствии с алгоритмом обучения возможно, что другой нейрон в слое распознавания будет обеспечивать более хорошее соответствие, превышая требуемый уровень сходства несмотря на то, что свертка между его весовым вектором и входным вектором может иметь меньшее значение. Пример такой ситуации показан ниже.
Если сходство ниже требуемого уровня, запомненные образы могут быть просмотрены с целью поиска, наиболее соответствующего входному вектору образа. Если такой образ отсутствует, вводится новый несвязанный нейрон, который в дальнейшем будет обучен. Для инициализации поиска сигнал сброса тормозит возбужденный нейрон в слое распознавания на время проведения поиска, сигнал G1 устанавливается в единицу и другой нейрон в слое распознавания выигрывает соревнование. Его запомненный образ затем проверяется на сходство и процесс повторяется до тех пор, пока конкуренцию не выиграет нейрон из слоя распознавания со сходством, большим требуемого уровня (успешный поиск), либо пока все связанные нейроны не будут проверены и заторможены (неудачный поиск).
Неудачный поиск будет автоматически завершаться на несвязанном нейроне, так как его веса все равны единице, своему начальному значению. Поэтому правило двух третей приведет к идентичности вектора С входному вектору X, сходство S примет значение единицы и критерий сходства будет удовлетворен.
Обучение. Обучение представляет собой процесс, в котором набор входных векторов подается последовательно на вход сети и веса сети изменяются при этом таким образом, чтобы сходные векторы активизировали соответствующие нейроны. Заметим, что это – неуправляемое обучение, нет учителя и нет целевого вектора, определяющего требуемый ответ.
В работе [2] различают два вида обучения: медленное и быстрое. При медленном обучении входной вектор предъявляется настолько кратковременно, что веса сети не имеют достаточного времени для достижения своих ассимптотических значений в результате одного предъявления. В этом случае значения весов будут определяться скорее статистическими характеристиками входных векторов, чем характеристиками какого-то одного входного вектора. Динамика сети в процессе медленного обучения описывается дифференциальными уравнениями.
Быстрое обучение является специальным случаем медленного обучения, когда входной вектор прикладывается на достаточно длительный промежуток времени, чтобы позволить весам приблизиться к их окончательным значениям. В этом случае процесс обучения описывается только алгебраическими выражениями. Кроме того, компоненты весовых векторов Тj принимают двоичные значения, в отличие от непрерывного диапазона значений, требуемого в случае быстрого обучения. В данной работе рассматривается только быстрое обучение, интересующиеся читатели могут найти превосходное описание более общего случая медленного обучения в работе [2].
Рассмотренный далее обучающий алгоритм используется как в случае успешного, так и в случае неуспешного поиска.
Пусть вектор весов Вj (связанный с возбужденным нейроном j распознающего слоя) равен нормализованной величине вектора С. В [2] эти веса вычисляются следующим образом:
(8.6)
где сi – i-я компонента выходного вектора слоя сравнения; j – номер выигравшего нейрона в слое распознавания; bij – вес связи, соединяющей нейрон i в слое сравнения с нейроном j в слое распознавания; L – константа > 1 (обычно 2).
Компоненты вектора весов Тj, связанного с новым запомненным вектором, изменяются таким образом, что они становятся равны соответствующим двоичным величинам вектора С:
tij = сi для всех i, (8.7)
где tij является весом связи между выигравшим нейроном j в слое распознавания и нейроном i в слое сравнения.
В общих чертах сеть обучается посредством изменения весов таким образом, что предъявление сети входного вектора заставляет сеть активизировать нейроны в слое распознавания, связанные с сходным запомненным вектором. Кроме этого, обучение проводится в форме, не разрушающей запомненные ранее образы, предотвращая тем самым временную нестабильность. Эта задача управляется на уровне выбора критерия сходства. Новый входной образ (который сеть не видела раньше) не будет соответствовать запомненным образам с точки зрения параметра сходства, тем самым формируя новый запоминаемый образ. Входной образ, в достаточной степени соответствующий одному из запомненных образов, не будет формировать нового экземпляра, он просто будет модифицировать тот, на который он похож. Таким образом при соответствующем выборе критерия сходства предотвращается запоминание ранее изученных образов и временная нестабильность.
Рис. 8.6. Процесс обучения APT
На рис. 8.6 показан типичный сеанс обучения сети APT. Буквы показаны состоящими из маленьких квадратов, каждая буква размерностью 8x8. Каждый квадрат в левой части представляет компоненту вектора Х с единичным значением, не показанные квадраты являются компонентами с нулевыми значениями. Буквы справа представляют запомненные образы, каждый является набором величин компонент вектора Тj.
Вначале на вход заново проинициированной системы подается буква «С». Так как отсутствуют запомненные образы, фаза поиска заканчивается неуспешно; новый нейрон выделяется в слое распознавания, и веса Тj устанавливаются равными соответствующим компонентам входного вектора, при этом веса Вj представляют масштабированную версию входного вектора.
Далее предъявляется буква «В». Она также вызывает неуспешное окончание фазы поиска и распределение нового нейрона. Аналогичный процесс повторяется для буквы «Е». Затем слабо искаженная версия буквы «Е» подается на вход сети. Она достаточно точно соответствует запомненной букве «Е», чтобы выдержать проверку на сходство, поэтому используется для обучения сети. Отсутствующий пиксель в нижней ножке буквы «Е» устанавливает в 0 соответствующую компоненту вектора С, заставляя обучающий алгоритм установить этот вес запомненного образа в нуль, тем самым воспроизводя искажения в запомненном образе. Дополнительный изолированный квадрат не изменяет запомненного образа, так как не соответствует единице в запомненном образе.
Четвертым символом является буква «Е» с двумя различными искажениями. Она не соответствует ранее запомненному образу (S меньше чем r), поэтому для ее запоминания выделяется новый нейрон.
Этот пример иллюстрирует важность выбора корректного значения критерия сходства. Если значение критерия слишком велико, большинство образов не будут подтверждать сходство с ранее запомненными и сеть будет выделять новый нейрон для каждого из них. Это приводит к плохому обобщению в сети, в результате даже незначительные изменения одного образа будут создавать отдельные новые категории. Количество категорий увеличивается, все доступные нейроны распределяются, и способность системы к восприятию новых данных теряется. Наоборот, если критерий сходства слишком мал, сильно различающиеся образы будут группироваться вместе, искажая запомненный образ до тех пор, пока в результате не получится очень малое сходство с одним из них.
К сожалению, отсутствует теоретическое обоснование выбора критерия сходства, в каждом конкретном случае необходимо решить, какая степень сходства должна быть принята для отнесения образов к одной категории. Границы между категориями часто неясны, и решение задачи для большого набора входных векторов может быть чрезмерно трудным.
В работе [2] предложена процедура с использованием обратной связи для настройки коэффициента сходства, вносящая, однако, некоторые искажения в результате классификации как «наказание» за внешнее вмешательство с целью увеличения коэффициента сходства. Такие системы требуют правил определения, является ли производимая ими классификация корректной.
Системы APT имеют ряд важных характеристик, не являющихся очевидными. Формулы и алгоритмы могут казаться произвольными, в то время как в действительности они были тщательно отобраны с целью удовлетворения требований теорем относительно производительности систем APT. В данном разделе описываются некоторые алгоритмы APT, раскрывающие отдельные вопросы инициализации и обучения.
Из ранее рассмотренного примера обучения сети можно было видеть, что правило двух третей приводит к вычислению вектора С как функции И между входным вектором Х и выигравшим соревнование запомненным вектором Тj. Следовательно, любая компонента вектора С будет равна единице в том случае, если соответствующие компоненты обоих векторов равны единице. После обучения эти компоненты вектора Тj остаются единичными; все остальные устанавливаются в нуль.
Это объясняет, почему веса tij должны инициализироваться единичными значениями. Если бы они были проинициализированы нулевыми значениями, все компоненты вектора С были бы нулевыми независимо от значений компонент входного вектора, и обучающий алгоритм предохранял бы веса от изменения их нулевых значений.
Обучение может рассматриваться как процесс «сокращения» компонент запомненных векторов, которые не соответствуют входным векторам. Этот процесс необратим, если вес однажды установлен в нуль, обучающий алгоритм никогда не восстановит его единичное значение.
Это свойство имеет важное отношение к процессу обучения. Предположим, что группа точно соответствующих векторов должна быть классифицирована к одной категории, определяемой возбуждением одного нейрона в слое распознавания. Если эти вектора последовательно предъявляются сети, при предъявлении первого будет распределяться нейрон распознающего слоя, его веса будут обучены с целью соответствия входному вектору. Обучение при предъявлении остальных векторов будет приводить к обнулению весов в тех позициях, которые имеют нулевые значения в любом из входных векторов. Таким образом, запомненный вектор представляет собой логическое пересечение всех обучающих векторов и может включать существенные характеристики данной категории весов. Новый вектор, включающий только существенные характеристики, будет соответствовать этой категории. Таким образом, сеть корректно распознает образ, никогда не виденный ранее, т. е. реализуется возможность, напоминающая процесс восприятия человека.
Выражение, описывающее процесс настройки весов (выражение (8.6) повторено здесь для справки) является центральным для описания процесса функционирования сетей APT.
(8.6)
Сумма в знаменателе представляет собой количество единиц на выходе слоя сравнения. Эта величина может быть рассмотрена как «размер» этого вектора. В такой интерпретации «большие» векторы С производят более маленькие величины весов bij, чем «маленькие» вектора С. Это свойство самомасштабирования делает возможным разделение двух векторов в случае, когда один вектор является поднабором другого; т. е. когда набор единичных компонент одного вектора составляет подмножество единичных компонент другого.
Чтобы продемонстрировать проблему, возникающую при отсутствии масштабирования, используемого в выражении (8.6), предположим, что сеть обучена двум приведенным ниже входным векторам, при этом каждому распределен нейрон в слое распознавания.
Заметим, что Х1 является поднабором Х2. В отсутствие свойства масштабирования веса bij и tij получат значения, идентичные значениям входных векторов. Если начальные значения выбраны равными 1,0, веса образов будут иметь следующие значения:
Если Х прикладывается повторно, оба нейрона в слое распознавания получают одинаковые активации; следовательно, нейрон 2, ошибочный нейрон, выиграет конкуренцию.
Кроме выполнения некорректной классификации, может быть нарушен процесс обучения. Так как Т2 равно 1 1 1 0 0, только первая единица соответствует единице входного вектора, и С устанавливается в 1 0 0 0 0, критерий сходства удовлетворяется и алгоритм обучения устанавливает вторую и третью единицы векторов Т2 и В2 в нуль, разрушая запомненный образ.
Масштабирование весов bij предотвращает это нежелательное поведение. Предположим, что в выражении (8.2) используется значение L=2, тем самым определяя следующую формулу:
Значения векторов будут тогда стремиться к величинам
Подавая на вход сети вектор Х1 , получим возбуждающее воздействие 1,0 для нейрона 1 в слое распознавания и ½ для нейрона 2; таким образом, нейрон 1 (правильный) выиграет соревнование. Аналогично предъявление вектора Х2 вызовет уровень возбуждения 1,0 для нейрона 1 и 3/2 для нейрона 2, тем самым снова правильно выбирая победителя.
Инициализация весов bij малыми значениями является существенной для корректного функционирования систем APT. Если они слишком большие, входной вектора который ранее был запомнен, будет скорее активизировать несвязанный нейрон, чем ранее обученный. Выражение (8.1), определяющее начальные значения весов, повторяется здесь для справки
для
всех i, j, (8.1)
Установка этих весов в малые величины гарантирует, что несвязанные нейроны не будут получать возбуждения большего, чем обученные нейроны в слое распознавания. Используя предыдущий пример с L=2, т=5 и bij<1/3, произвольно установим bij=1/6. С такими весами предъявление вектора, которому сеть была ранее обучена, приведет к более высокому уровню активации для правильно обученного нейрона в слое распознавания, чем для несвязанного нейрона. Например, для несвязанного нейрона Х1 будет производить возбуждение 1/6, в то время как Х2 будет производить возбуждение ½; и то и другое ниже возбуждения для обученных нейронов.
Поиск. Может показаться, что в описанных алгоритмах отсутствует необходимость наличия фазы поиска за исключением случая, когда для входного вектора должен быть распределен новый несвязанный нейрон. Это не совсем так; предъявление входного вектора, сходного, но не абсолютно идентичного одному из запомненных образов, может при первом испытании не обеспечить выбор нейрона слоя распознавания с уровнем сходства большим р, хотя такой нейрон будет существовать.
Как и в предыдущем примере, предположим, что сеть обучается следующим двум векторам:
X1 = 1 0 0 0 0
X2 = 1 1 1 0 0
с векторами весов Вi, обученными следующим образом
B1 = 1 0 0 0 0
B2 = ½ ½ ½ 0 0
Теперь приложим входной вектор X3 = 1 1 0 0 0. В этом случае возбуждение нейрона 1 в слое распознавания будет 1,0, а нейрона 2 только 2/3. Нейрон 1 выйдет победителем (хотя он не лучшим образом соответствует входному вектору), вектор С получит значение 1 1 0 0 0, S будет равно ½. Если уровень сходства установлен в 3/4, нейрон 1 будет заторможен и нейрон 2 выиграет состязание. С станет равным 1 1 0 0 0, S станет равным 1, критерий сходства будет удовлетворен и поиск закончится.
В работе [2] доказаны некоторые теоремы, показывающие характеристики сетей APT. Четыре результата, приведенные ниже, являются одними из наиболее важных:
1. После стабилизации процесса обучения предъявление одного из обучающих векторов (или вектора с существенными характеристиками категории) будет активизировать требуемый нейрон слоя распознавания без поиска. Эта характеристика «прямого доступа» определяет быстрый доступ к предварительно изученным образам.
2. Процесс поиска является устойчивым. После определения выигравшего нейрона в сети не будет возбуждений других нейронов в результате изменения векторов выхода слоя сравнения С; только сигнал сброса может вызвать такие изменения.
3. Процесс обучения является устойчивым. Обучение не будет вызывать переключения с одного возбужденного нейрона слоя распознавания на другой.
4. Процесс обучения конечен. Любая последовательность произвольных входных векторов будет производить стабильный набор весов после конечного количества обучающих серий; повторяющиеся последовательности обучающих векторов не будут приводить к циклическому изменению весов.
Сети APT являются интересным и важным видом систем. Они способны решить дилемму стабильности-пластичности и хорошо работают с других точек зрения. Архитектура APT сконструирована по принципу биологического подобия; это означает, что ее механизмы во многом соответствуют механизмам мозга (как мы их понимаем). Однако они могут оказаться не в состоянии моделировать распределенную память, которую многие рассматривают как важную характеристику функций мозга. Экземпляры APT представляют собой «бабушкины узелки»; потеря одного узла разрушает всю память. Память мозга, напротив, распределена по веществу мозга, запомненные образы могут часто пережить значительные физические повреждения мозга без полной их потери.
Кажется логичным изучение архитектур, соответствующих нашему пониманию организации и функций мозга. Человеческий мозг представляет существующее доказательство того факта, что решение проблемы распознавания образов возможно. Кажется разумным эмулировать работу мозга, если мы хотим повторить его работу. Однако контраргументом является история полетов; человек не смог оторваться от земли до тех пор, пока не перестал имитировать движения крыльев и полет птиц.
1. Carpenter G., Grossberg S. 1986. Neural dynamics of category learning and recognition: Attention; memory consolidation and amnesia. In Brain Structure, Learning and Memory (AAAS Symposium Series), eds. J. Davis., R. Newburgh and E. Wegman.
2. Carpenter G., Grossberg S. 1987. A massively parallel architecture for a self-organizing neural pattern recognition machine. Computing Vision. Graphics, and Image Processing 37:54-115.
3. Carpenter G., Grossberg S. 1987 ART-2: Self-organization of stable category recognition codes for analog input patterns. Applied Optics 26(23):4919-30.
4. Crossberg S. 1987. Competitive learning: From interactive activation to adaptive resonanse. Cognitive Science 11:23-63.
5. Lippman R. P. 1987. An introduction to computing with neurals nets. IEEE Transactions on Acosufics, Speech and Signal Processing, April, pp. 4-22.
Использование и обучение нейронных сетей требует в основном двух типов операций над данными: вычислений и передачи данных. Вычислительные функции легко и просто выполняются электронными системами. Элементы интегральных цепей работают в наносекундных интервалах. Кроме того, они имеют размеры, измеряемые в микронах, и могут иметь стоимость менее сотой цента за вентиль.
Задачи передачи данных решаются не просто. Электронные сигналы в интегральных сетях требуют наличия конденсаторов для передачи сигналов от вентиля к вентилю. Хотя конденсаторы имеют микронные размеры, занимаемое пространство (с учетом пространства, необходимого для изоляции одного конденсатора от другого) может стать настолько большим, что на пластине кремния не останется места для размещения вычислительных цепей. Несмотря на то, что существует технология реализации обыкновенных цифровых компьютеров в виде больших функциональных блоков с относительно небольшим количеством конденсаторов, эта технология не годится в случае массового параллелизма. Аналогичное решение для искусственных нейронных сетей в настоящее время неизвестно. Мощность нейронных сетей определяется большим количеством связей; взятые отдельно элементы имеют относительно малые вычислительные возможности.
Серьезную проблему представляет достижение требуемой связанности в электронных цепях. В [10] предполагается, что плотность конденсаторов в двумерной системе должна уменьшаться обратно пропорционально квадрату расстояния от нейрона-источника; в противном случае отсутствует возможность реализации системы в виде интегральных цепей. Это ограничение имеет особое значение при реализации сетей с полными взаимными связями.
Реализация нейронных сетей в виде оптических систем позволяет решить эту проблему. Взаимное соединение нейронов с помощью световых лучей не требует изоляции между сигнальными путями, световые потоки могут проходить один через другой без взаимного влияния. Более того, сигнальные пути могут быть расположены в трех измерениях. (Интегральные цепи являются существенно планарными с некоторой рельефностью, обусловленной множеством слоев.) Плотность путей передачи ограничена только размерами источников света, их дивергенцией и размерами детектора. Потенциально эти размеры могут иметь величину в несколько микрон. Наконец, все сигнальные пути могут работать одновременно, тем самым обеспечивая огромный темп передачи данных. В результате система способна обеспечить полный набор связей, работающих со скоростью света.
Оптические нейронные сети могут также обеспечить важные преимущества при проведении вычислений. Величина синаптических связей может запоминаться в голограммах с высокой степенью плотности; некоторые оценки дают теоретический предел в 1012 бит на кубический сантиметр. Хотя такие значения на практике не достигнуты, существующий уровень плотности памяти очень высок. Кроме того, веса могут модифицироваться в процессе работы сети, образуя полностью адаптивную систему.
Учитывая эти преимущества, можно задать вопрос, почему наряду с оптическими нейронными сетями вообще рассматриваются другие способы реализации. К сожалению, возникает множество практических проблем при попытках оптической реализации нейронных сетей. Оптические устройства имеют собственные физические характеристики, часто не соответствующие требованиям искусственных нейронных сетей. Хотя они в действительности пригодны для обработки изображений, изображения от оптических нейронных сетей, полученные до настоящего времени, были разочаровывающе плохими. Однако достаточно взглянуть на первые пробы телевизионных изображений, чтобы понять, какой огромный прогресс возможен в повышении качества изображения. Несмотря на эти трудности, а также на такие проблемы, как стоимость, размеры и критичность к ориентации, потенциальные возможности оптических систем побуждали (и побуждают) попытки проведения интенсивных и широких исследований. В этой области происходят стремительные изменения и в ближайшее время ожидаются важные улучшения.
Многие изучаемые конфигурации оптических нейронных сетей можно разделить на две категории, рассмотренные в данной главе: векторно-матричные умножители и голографические корреляторы. Заметим, что детальное описание вопросов оптической физики выходит за рамки данной работы. Вместо этого приведено качественное описание работы систем и взгляд автора на достижения в этой области.
Процесс функционирования большинства искусственных нейронных сетей может быть описан математически в виде последовательных умножений вектора на матрицу, одна операция умножения в каждом слое. Для вычисления выхода слоя входной вектор умножается на матрицу весовых коэффициентов, образуя вектор NET. К этому вектору прикладывается затем функция активации F, образуя вектор OUT, являющийся выходом слоя.
Символически
NET = XW,
OUT = F(NET),
где NET – вектор в виде строки, сформированный взвешенными суммами входов; OUT – выходной вектор; Х – входной вектор; W – матрица весовых коэффициентов.
В биологических нейронных сетях эта операций выполняется большим количеством работающих одновременно нейронов, поэтому система работает быстро, несмотря на медленную работу отдельных нейронов.
Когда искусственные нейронные сети моделируются на универсальных компьютерах, присущая им параллельная природа вычислений теряется; каждая операция должна быть выполнена последовательно. Несмотря на большую скорость выполнения отдельных вычислений, количество операций, необходимых для выполнения умножения матриц, пропорционально квадрату размерности входного вектора (если входной и выходной векторы имеют одинаковую размерность), и время вычислений может стать слишком большим.
Электронно-оптические нейронные сети обеспечивают средства для выполнения параллельного умножения матриц. Рассмотренные в работах [3,6,7] такие сети работают со скоростью , ограниченной только доступными электронно-оптическими компонентами; время вычислений потенциально располагается в субнаносекундном диапазоне.
На рис. 9.1 показана система, способная выполнять умножение шестиэлементного входного вектора на матрицу размерностью 6х5, производя на выходе пятиэлементный вектор NET. Справа расположен столбец световых источников, лучи которых проходят через цилиндрические линзы; каждый луч освещает одну строку весовой маски.
Таким образом, луч 1 освещает и w11w12w15. В качестве маски может быть использована фотопленка, у которой прозрачность каждого квадрата пропорциональна весу. С левой стороны расположена вторая цилиндрическая линза, фокусирующая свет от каждого столбца маски на соответствующий фотодетектор. Таким образом, световой поток на фотодетекторе 1 является суммой произведений световых интенсивностей на передаточную функцию столбца 1. В символьной форме
,
где NETj – выход NET нейрона j (выход фотодетектора j); Wij – вес связи от нейрона i к нейрону j (величина обратно пропорциональная прозрачности весовой маски в строке i, столбце j); Xi – i-я компонента входного вектора i (выход источника света i).
Рис. 9.1. Электронно-оптический векторно-матричный умножитель
Выход каждого фотодетектора является сверткой между входным вектором и соответствующим столбцом весовой матрицы. Таким образом, набор выходов представляет собой вектор, равный произведению входного вектора на весовую матрицу.
Это матричное умножение выполняется параллельно. При использовании соответствующих высокоскоростных светоизлучающих диодов и фотодетекторов PIN умножение вектора на матрицу может быть выполнено менее чем за наносекунду. Более того, скорость умножения практически не зависит от размерности массива. Это позволяет наращивать сети без существенного увеличения времени вычислений. В данном простом примере веса сети фиксированы; они могут изменяться только при подстановке различных весовых масок. Для использования в адаптивных системах веса должны быть переменными. Существует многообещающий метод, основанный на использовании жидкокристаллического клапана вместо фотографического негатива. Это позволяет изменять веса электронным способом в течение микросекунд. В настоящее время жидкокристаллический клапан может использоваться для реализации двоичных весов, но имеет недостаточную стабильность и контрастность для реализации непрерывных переменных весов. Эта ситуация может измениться в ближайшем будущем.
Если выходы фотодетекторов в сети подаются обратно для управления соответствующими световыми входами, реализуется электронно-оптическая сеть Хопфилда. Для выполнения этого должна быть обеспечена пороговая функция активации. В настоящее время функция активации наилучшим образом реализуется с помощью электронных цепей, следующих за каждым фотодетектором.
Для удовлетворения требований стабильности массив весов должен быть симметричным с нулевыми коэффициентами для квадратов главной диагонали (w11, w12, wmn).
Электронно-оптическая двунаправленная ассциативная память (ДАП). Если две системы, показанные на рис. 9.1, соединены в каскад (выход второй системы подается на вход первой), реализуется электронно-оптическая ДАП. Для обеспечения стабильности вторая весовая маска должна являться транспозицией первой.
В [9] описана компактная система, в которой для реализации электронно-оптической ДАП требуется только одна маска и оптическая система (рис. 9.2). Здесь каждые фотодетектор и световой источник заменяются парой фотодетектор – световой источник. Функционирует данная система аналогично ранее описанному простому фотооптическому умножителю, за исключением того, что выход каждого фотодетектора управляется связанным с ним световым источником.
В процессе работы световой поток от каждого источника света справа проходит через цилиндрическую линзу, освещая соответствующую строку световой маски. Эта линза разворачивает световой поток в горизонтальном направлении, оставляя его неразвернутым в вертикальном направлении.
Каждый фотодетектор слева получает световой поток от столбца весовой маски и с помощью подключенных к нему электронных цепей реализует пороговую функцию для выработки электрического выходного сигнала NET. Сигнал NET затем управляет соответствующим данному фотодетектору световым источником, свет от которого проходит через оптическую подсистему, освещая тот же столбец. Следует отметить, что одно и то же оптическое пространство используется световыми образами, проходящими слева направо и справа налево. Так как световые потоки не взаимодействуют между собой, это не вызывает проблем.
Рис. 9.2. Электронно-оптическая двунаправленная ассоциативная память
Каждый фотодетектор реагирует на световой поток от всей строки, его электронная часть реализует пороговую функцию и результирующий сигнал управляет связанным с ним световым источником. Тем самым замыкается петля обратной связи, включающая световые источники, фотодетекторы и оптическую систему. Заметим, что устойчивость ДАП гарантируется, даже если матрица не симметрична; кроме того, не требуется обязательного равенства нулю элементов главной диагонали.
Массивы линейных модуляторов. Линейный модулятор, недостаточно изученное до настоящего времени устройство, позволяет надеяться на существенное упрощение структуры электронно-оптических сетей. Как показано на рис. 9.3, линейный модулятор представляет собой тонкую пластину с чередующимися полосками светочувствительного материала и полосками оптических модуляторов. Прозрачность каждой полосы, соответствующей оптическому модулятору, может быть изменена электронным способом.
Рис. 9.3. Массив линейных пространственно-световых модуляторов
На рис. 9.4 показана упрощенная конструкция из линейных модуляторов, используемая в качестве оптического умножителя матриц. Горизонтальные полосы оптических модуляторов управляются электронным способом. Светопроводность каждой полосы соответствует величине соответствующей компоненты входного вектора X, тем самым определяя величину светового потока через соответствующую строку весовой матрицы. В этой системе нет отдельных световых потоков для каждой световой строки; один источник света через коллиматор создает световой поток, входящий справа и проходящий через каждую полосу модулятора на весовую маску. Свет, проходящий через эту маску, попадает на вертикальные светочувствительные столбцы. Каждый столбец производит выход, пропорциональный суммарному световому потоку, проходящему через соответствующий столбец весовой маски. Таким образом, результат аналогичен описанному ранее для линзовой системы, концентрирующей свет на маленьком фотодетекторе; данная система производит умножение матриц с точно таким же результатом.
Рис. 9.4. Линейный модулятор, используемый
в качестве
оптического матричного умножителя.
Так как массивы линейных модуляторов передают свет, прошедший коллиматор, для данной системы не требуется цилиндрических линз. Это решает трудную проблему геометрических искажений, связанную с использовавшейся ранее оптикой. Преимущества компактной конструкции и оптической простоты, в то же время, приводят к относительно низкой скорости функционирования; современные технологии требуют десятков микросекунд для переключения световых модуляторов.
Реализация ДАП с использованием массивов линейных модуляторов. На рис. 9.5 приведена структура ДАП, сконструированной с использованием массивов линейных модуляторов. Она аналогична структуре описанного выше умножителя, за исключением того, что каждая полоса столбца светового детектора слева управляет пороговыми цепями, которые в свою очередь управляют светопроводностью связанной с ними вертикальной полосы. Таким образом, модулируется второй световой источник слева и соответствующий столбец весовой маски получает управлямый уровень освещенности. Это вырабатывает необходимый сигнал обратной связи для горизонтальных строк световых детекторов справа; их выходные сигналы обрабатываются пороговой функцией и управляют светопроводностью соответствующих горизонтальных светомодулирующих полос, тем самым замыкая петлю обратной связи ДАП.
Рис. 9.5. Оптическая двунаправленная
ассоциативная память,
использующая массивы линейных модуляторов.
Существует множество вариантов реализации голографических корреляторов и тем не менее их основные принципы функционирования очень схожи. Все они запоминают образцовые изображения в виде либо плоской, либо объемной голограммы и восстанавливают их при когерентном освещении в петле обратной связи. Входное изображение, которое может быть зашумленным или неполным, подается на вход системы и одновременно коррелируется оптически со всеми запомненными образцовыми изображениями. Эти корреляции обрабатываются пороговой функцией и подаются обратно на вход системы, где наиболее сильные корреляции усиливают (и, возможно, корректируют или завершают) входное изображение. Усиленное изображение проходит через систему многократно, именяясь при каждом проходе до тех пор, пока система не стабилизируется на требуемом изображении. Заметим, что для описания распознаваемых образов использовался термин «изображение». Хотя распознавание изображений является наиболее адекватным приложением для оптических корреляторов, вход системы может рассматриваться как обобщенный вектор и система при этом становится общецелевой ассоциативной памятью.
Многие исследователи сделали большой вклад в развитие голографических корреляторов и лежащей в их основе теории. Например, в работах [2,4,8] проведены превосходные исследования. В работе [1] рассмотрена впечатляющая система, являющаяся основой следующего ниже обсуждения.
Рис. 9.6. Оптическая система распознавания изображений
В конфигурации, показанной на рис. 9.6, входом в систему является изображение, сформированое транспарантом, освещенным лазерным лучом. Это изображение через делитель луча передается на пороговое устройство, функции которого описаны ниже. Изображение отражается от порогового устройства, возвращается на делитель луча и затем попадает на линзу 1, которая фокусирует его на первой голограмме.
Первая голограмма содержит несколько запомненных изображений (например, изображения четырех самолетов). Входное изображение коррелируется с каждым из них, образуя световые образы. Яркость этих образов изменяется в зависимости от степени корреляции, определяющей сходство между двумя изображениями. Линза 2 и отражатель 1 проектируют изображение корреляций на микроканальный массив, где они пространственно разделяются. С микроканального массива множество световых образов передается на отражатель 2 через линзу 3 и затем прикладывается ко второй голограмме, которая имеет те же запомненные изображения, что и первая голограмма. Линза 4 и отражатель 3 затем передают суперпозицию множества коррелированных изображений на обратную сторону порогового устройства.
Пороговое устройство является ключевым для функционирования этой системы. Его передняя поверхность отражает наиболее сильно тот образ, который является самым ярким на его обратной поверхности. В данном случае на обратную поверхность проектируется набор из четырех корреляций каждого из четырех запомненных изображений с входным изображением. Запомненное изображение, наиболее похожее на входное изображение, имеет самую высокую корреляцию, следовательно, оно будет самым ярким и наиболее сильно отражаемым от передней поверхности. Это усиленное отраженное изображение проходит через делитель луча, после чего повторно вводится в систему для дальнейшего усиления. В результате система будет сходится к запомненному изображению, наиболее похожему на входной вектор. После этого можно убрать входной образ, и запомненный образ будет продолжать циркулировать в системе, производя выходное изображение, до сброса системы.
Записанная на видеоленту демонстрация этой системы показала ее способность восстанавливать полное изображение в случае, когда только часть изображения подается на вход системы. Это свойство имеет важное военное применение, так как распознавание цели часто должно быть выполнено в условиях частичной видимости. Кроме того, возможны многие другие промышленные применения, распознавание объектов как множества линий является задачей, решаемой на протяжении многих лет.
Несмотря на потенциальные возможности оптических корреляторов, качество изображения в существующих системах является невысоким, а их сложность и стоимость высоки. Кроме того, в настоящее время оптические корреляторы имеют большие размеры и трудны в наладке. Большие потенциальные возможности оптических корреляторов будут стимулировать проведение исследований по совершенствованию таких систем, однако в настоящее время многие вопросы остаются без ответа, несмотря на их практическое значение.
Некоторые кристаллы [8] искривляют характерный цветовой луч; величина искривления может модифицироваться лазером. Если сконструированы вейроны, способные получать и посылать свет, эти фоторефрактивные кристаллы могут использоваться для организации внутренних связей в больших сетях. В [11] исследована потенциальная плотность таких внутрисвязанных систем и приведена оценка, что практически могут быть реализованы сети с плотностью от 108 до 1010 внутренних связей на кубический сантиметр.
Величина и направление, в котором луч искривляется фоторефрактивным кристаллом, определяется внутренней голографической решеткой, сформированной лазерным лучом высокой интенсивности. Локальный индекс рефракции кристалла является функцией локальной плотности его заряда. Лазер перераспределяет заряд путем смещения электронов, тем самым формируя области измененной силы рефракции. Если световой луч, соединяющий пару нейронов, попадает в соответствующую точку кристалла, он будет искривляться (реагировать) на соответствующий угол в направлении нейрона-приемника.
Более того, сила каждой решетки может управляться лазерным лучом, тем самым изменяя процентное соотношение рефрагирующего луча. Это позволяет эффективно изменять веса внутренних связей в соответствии с обучающим алгоритмом.
В работе [12] описана полностью оптическая рекурентная нейронная сеть, сконструированная с использованием объемных голограмм. Сеть представляет собой оптическую реализацию сети Хопфилда, устанавливающую минимум на оптически сгенерированной энергетической поверхности. Когда предъявляется зашумленный или неполный входной образ, система сходится к наиболее похожему запомненному изображению, тем самым функционируя как оптическая ассоциативная память.
Рис. 9.7 представляет упрощенную конфигурацию системы. Резонансная петля включает массив оптических нейронов, оптическую матрицу внутренних связей и соответствующие оптические компоненты. Изображения (предъявляемые как векторы) проходят через контур с обратной связью в определяемом массивами направлении, усиливаясь в процессе обработки. Это является точной аналогией функционирования сети Хопфилда. Оптический массив нейронов суммирует входные сигналы и сигналы обратной связи и затем реализует сигмоидальную функцию активации, оптическая матрица внутренних связей выполняет векторно-матричное умножение.
Когда входной вектор (возможно представляющий собой изображение) прикладывается справа, он попадает через делитель луча BS2 на массив оптических нейронов. Здесь он усиливается, и с помощью насыщающегося двухлучевого усилителя вычисляется сигмоидальная функция. Сжатый выходной вектор частично отражается делителем луча BS1 на линзу L1 и затем вводится в оптическую матрицу внутренних связей. Часть выходного светового потока проходит через BS1 и образует выход системы.
Оптическая матрица внутренних связей состоит из двух объемных голограмм, которые хранят образцовые изображения в виде записанных лазерными лучами дифракционных образов. Они служат весами входных компонент и направляют каждую взвешенную сумму на соответствующий элемент оптического выходного вектора.
Рис. 9.7. Оптическая сеть Хопфилда
Оптический нейрон. На рис. 9.8 показана конструкция типичного элемента массива оптических нейронов. Он функционирует как оптически накачивающий двухлучевой насыщающий усилитель в кристалле BaTiO3. Лазерный накачивающий луч, приложенный под углом θ, взаимодействует с входным лучом для выработки усиленной копии входного сигнала с последующим вычислением сигмоидальной функции активации, аналогичной показанной на рис. 9.9. С использованием этой техники было достигнуто оптическое усиление приблизительно в 60 раз. Заметим, что на рис. 9.9 угол φ между входным лучом и линией оси кристалла С критичен для правильного функционирования этого устройства.
Оптическая матрица внутренних связей. В оптической матрице внутренних связей выходной сигнал массива оптических нейронов попадает в оптическую систему, содержащую две объемные голограммы. Оптическое преобразование Фурье входного сигнала производится с использованием стандартной оптической техники Фурье. Затем сигнал поступает на первую объемную голограмму, в которой хранятся образцовые векторы в фазокодированном пространстве Фурье. Выход этой голограммы поступает на вход двухлучевого оптического усилителя, аналогичного усилителю оптического нейрона, но работающему в ненасыщенном режиме. В результате усиление поднимается до уровня, в котором возможна циклическая регенерация. Затем оптически выполняется обратное преобразование Фурье усиленного сигнала и результат подается на вторую объемную голограмму, в которой хранятся те же образцовые изображения, но на этот раз в объектном пространстве (а не в фазокодированном пространстве Фурье). Выходом системы является суперпозиция векторно-матричных произведений входного вектора и запомненных образцовых векторов. Этот оптический образ вырабатывается оптической матрицей внутренних связей и прикладывается к массиву оптических нейронов, замыкая контур обратной связи.
Рис. 9.8. Массив оптических нейронов
Обсуждение оптической матрицы внутренних связей здесь сильно упрощено; детали реализации включают сложную оптическую технику функционирования, выходящую за рамки данной работы. Интересующиеся читатели отсылаются к работам [12] и [5].
Рис. 9.9. Сигмоидальная функция активации
Оптические нейронные сети предлагают огромные выгоды с точки зрения скорости и плотности внутренних связей. Они могут быть использованы (в той или иной форме) для реализации сетей фактически с любой архитектурой.
В настоящее время ограничения электронно-оптических устройств создают множество серьезных проблем, которые должны быть решены прежде, чем оптические нейронные сети получат широкое применение. Однако учитывая, что большое количество превосходных исследователей работает над этой проблемой, а также большую поддержку со стороны военных, можно надеяться на быстрый прогресс в этой области.
1. Abu-Mostafa Y. S., Psaltis D. 1987. Optical neural computers. Scientific American, March, pp. 88-95.
2. Anderson D. Z. 1985. Coherent optical Eigenstate memory. Proceeding of the Optical Society of America 1985 Annual Meeting.
3. Athale R. A., Friedlander С. В., Kushner C. B. 1986. Attentive associative architectures and their implications to optical computing. Proceedings of the Society of Photo-Optical Instrumentation Engineering 625:179-88
4. Dunning G. J., Marom E., Owechko Y., Soffer B. N. 1985. All-optical associative holografic memory with feedback using phase conjugate mirrors. Proceedings of the Society of Photo-Optical Instrumentation Engineering 625:179-188.
5. Fainman N. H., Klancnik E., Lee S. H. 1968. Optical Engineering 25:228.
6. Farhat N. H., Psaltis D., Prata A., Paek E. 1985. Optical implementation of the Hopfield model. Applied optics 24:1469-75
7. Fisher A. D., Giles C. L, Lee J. N. 1985. An adaptive optical computing element. Proceedings of the Optical Society of America Topical Meeting.
8. Jannson Т., Karagaleff C., Stoll K. M. 1986. Photo-refractive LiNbO3 as a storage mediume for high-den-sity optical neural networks. 1986 Optical Society of America Annual Meeting.
9. Kosko B. 1987. Optical bidirectional associative memories. Proceedings of the Society of Photo-Optical Instrumentation Engineering: Image Understanding and the Man-Machine Interface 758:11-18.
10. Mead С. 1988. Paper presented during plenary session. IEEE Second International Conference on Neural Networks. San Diego, June.
11. Psaltis D., Wagner K., Brady D. 1987 Learning in optical neural computers. In Proceedings of IEEE First International Conference on Neural Networks, edc. M. Caudill and C. Butler. San Diego, CA:SOS Printing.
12. Stoll H. M., Lee L. S. 1988. Continuous time optical neural networks. Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. San Diego, CA:SOS Printing.
Люди решают сложные задачи распознавания образов с обескураживающей легкостью. Двухлетний ребенок без видимых усилий различает тысячи лиц и других объектов, составляющих его окружение, несмотря на изменение расстояния, поворота, перспективы и освещения.
Может показаться, что изучение этих врожденных способностей должно сделать простой задачу разработки компьютера, повторяющего способности человека к распознаванию. Ничто не может быть более далеким от истины. Сходство и различия образов, являющиеся очевидными для человека, пока ставят в тупик даже наиболее сложные компьютерные системы распознавания. Таким образом, бесчисленное количество важных приложений, в которых компьютеры могут заменить людей в опасных, скучных или неприятных работах, остаются за пределами их текущих возможностей.
Компьютерное распознавание образов является больше искусством; наука ограничена наличием нескольких методик, имеющих относительно небольшое использование на практике. Инженер, конструирующий типовую систему распознавания образов, обычно начинает с распознавания печатного текста. Эти методы часто являются неадекватными задаче, и старания разработчиков быстро сводятся к разработке алгоритмов, узко специфичных для данной задачи.
Обычно целью конструирования систем распознавания образов является оптимизация ее функционирования над выборочным набором образов. Очень часто разработчик завершает эту задачу нахождением нового, приблизительно похожего образа, что приводит к неудачному завершению алгоритмов. Этот процесс может продолжаться неопределенно долго, никогда не приводя к устойчивому решению, достаточному для повторения процесса восприятия человека, оценивающего качество функционирования системы.
К счастью, мы имеем существующее доказательство того, что задача может быть решена: это система восприятия человека. Учитывая ограниченность успехов, достигнутых в результате стремления к собственным изобретениям, кажется вполне логичным вернуться к биологическим моделям и попытаться определить, каким образом они функционируют так хорошо. Очевидно, что это трудно сделать по нескольким причинам. Во-первых, сверхвысокая сложность человеческого мозга затрудняет понимание принципов его функционирования. Трудно понять общие принципы функционирования и взаимодействия его приблизительно 1011 нейронов и 1014 синаптических связей. Кроме того, существует множество проблем при проведении экспериментальных исследований. Микроскопические исследования требуют тщательно подготовленных образцов (заморозка, срезы, окраска) для получения маленького двумерного взгляда на большую трехмерную структуру. Техника микропроб позволяет провести исследования внутренней электрохимии узлов, однако трудно контролировать одновременно большое количество узлов и наблюдать их взаимодействие. Наконец, этические соображения запрещают многие важные эксперименты, которые могут быть выполнены только на людях. Большое значение имели эксперименты над животными, однако животные не обладают способностями человека описывать свои впечатления.
Несмотря на эти ограничения, многое было изучено благодаря блестяще задуманным экспериментам. Например, в [1] описан эксперимент, в котором котята выращивались в визуальном окружении, состоящем только из горизонтальных черных и белых полос. Известно, что определенные области коры чувствительны к углу ориентации, поэтому у этих котов не развились нейроны, чувствительные к вертикальным полосам. Этот результат наводит на мысль, что мозг млекопитающих не является полностью «предустановленным» даже на примитивном уровне распознавания ориентации линий. Напротив, он постоянно самоорганизуется, основываясь на опыте.
На микроскопическом уровне обнаружено, что нейроны обладают как воозбуждающими, так и тормозящими синапсами. Первые стремятся к возбуждению нейрона; последние подавляют его возбуждение (см. приложение А). Это наводит на мысль, что мозг адаптируется либо изменением воздействия этих синапсов, либо созданием или разрушением синапсов в результате воздействия окружающей среды. Данное предположение остается пока гипотезой с ограниченным физиологическим подтверждением. Однако исследования, проведенные в рамках этой гипотезы, привели к созданию цифровых моделей, некоторые из которых показывают замечательные способности к адаптивному распознаванию образов.
Основываясь на текущих знаниях анатомии и физиологии мозга, в работе [2] разработан когнитрон, гипотетическая модель системы восприятия человека. Компьютерные модели, исследованные в [2], продемонстрировали впечатляющие способности адаптивного распознавания образов, побуждая физиологов исследовать соответствующие механизмы мозга. Это взаимно усиливающее взаимодействие между искусственными нейронными сетями, физиологией и психологией может оказаться средством, посредством которого будет со временем достигнуто понимание механизмов мозга.
Когнитрон конструируется в виде слоев нейронов, соединенных синапсами. Как показано на рис. 10.1, предсинаптический нейрон в одном слое связан с постсинаптическим нейроном в следующем слое. Имеются два типа нейронов: возбуждающие узлы, которые стремятся вызвать возбуждение постсинаптического узла, и тормозящие узлы, которые тормозят это возбуждение. Возбуждение нейрона определяется взвешенной суммой его возбуждающих и тормозящих входов, однако в действительности механизм является более сложным, чем простое суммирование.
Рис. 10.1. Пресинаптические и постсинаптические нейроны
На рис. 10.2 показано, что каждый нейрон связан только с нейронами в соседней области, называемой областью связи. Это ограничение области связи согласуется с анатомией зрительной коры, в которой редко соединяются между собой нейроны, располагающиеся друг от друга на расстоянии более одного миллиметра. В рассматриваемой модели нейроны упорядочены в виде слоев со связями от одного слоя к следующему. Это также аналогично послойной структуре зрительной коры и других частей головного мозга.
Рис. 10.2. Область связей нейрона
Так как когнитрон реализован в виде многослойной сети, возникают сложные проблемы обучения, связанные с выбранной структурой. Автор отверг управляемое обучение, как биологически неправдоподобное, используя взамен этого обучение без учителя. Получая обучающий набор входных образов, сеть самоорганизуется посредством изменения силы синаптических связей. При этом отсутствуют предварительно определенные выходные образы, представляющие требуемую реакцию сети, однако сеть самонастраивается с целью распознавания входных образов с замечательной точностью.
Алгоритм обучения когнитрона является концептуально привлекательным. В заданной области слоя обучается только наиболее сильно возбужденный нейрон. Автор сравнивает это с «элитным обучением», при котором обучаются только «умные» элементы. Те нейроны, которые уже хорошо обучены, что выражается силой их возбуждения, получат приращение силы своих синапсов с целью дальнейшего усиления своего возбуждения.
На рис. 10.3 показано, что области связи соседних узлов значительно перекрываются. Это расточительное дублирование функций оправдывается взаимной конкуренцией между ближайшими узлами. Даже если узлы в начальный момент имеют абсолютно идентичный выход, небольшие отклонения всегда имеют место; один из узлов всегда будет иметь более сильную реакцию на входной образ, чем соседние. Его сильное возбуждение будет оказывать сдерживающее воздействие на возбуждение соседних узлов, и только его синапсы будут усиливаться; синапсы соседних узлов останутся неизменными.
Возбуждающий нейрон. Грубо говоря, выход возбуждающего нейрона в когнитроне определяется отношением его возбуждающих входов к тормозящим входам. Эта необычная функция имеет важные преимущества, как практические, так и теоретические.
Рис. 10.3. Область связи с областью конкуренции
Суммарный возбуждающий вход в нейрон взвешенной суммой входов от возбуждающих предшествующем слое. Аналогично суммарный вход / является взвешенной суммой входов от всех тормозящих нейронов. В символьном виде
,
,
где ai – вес i-го возбуждающего синапса, ui – выход i-го возбуждающего нейрона, bj – вес j-го торозящего синапса, vj – выход j-го торозящего нейрона.
Заметим, что веса имеют только положительные значения. Выход нейрона затем вычисляется следующим образом:
OUT = NET, при NET≥0,
OUT = 0, при NET<0.
Предполагая, что NET имеет положительное значение, это можно записать следующим образом:
Когда тормозящий вход мал (I << 1), OUT может быть аппроксимировано как
OUT = Е – I,
что соответствует выражению для обычного линейного порогового элемента (с нулевым порогом).
Алгоритм обучения когнитрона позволяет весам синапсов возрастать без ограничений. Благодаря отсутствию механизма уменьшения весов они просто возрастают в процессе обучения. В обычных линейных пороговых элементах это привело бы к произвольно большому выходу элемента. В когнитроне большие возбуждающие и тормозящие входы результируются в ограничивающей формуле вида:
,
если E >> 1 и I
>> 1.
В данном случае OUT определяется отношением возбуждающих входов к тормозящим входам, а не их разностью. Таким образом, величина OUT ограничивается, если оба входа возрастают в одном и том же диапазоне X. Предположив, что это так, Е и I можно выразить следующим образом:
Е = рХ, I = qX, p,q – константы,
и после некоторых преобразований
.
Эта функция возрастает по закону Вебера-Фехнера, который часто используется в нейрофизиологии для аппроксимации нелинейных соотношений входа/выхода сенсорных нейронов. При использовании этого соотношения нейрон когнитрона в точности эмулирует реакцию биологических нейронов. Это делает его как мощным вычислительным элементом, так и точной моделью для физиологического моделирования.
Тормозящие нейроны. В когнитроне слой состоит из возбуждающих и тормозящих узлов. Как показано на рис. 10.4, нейрон слоя 2 имеет область связи, для которой он имеет синаптические соединения с набором выходов нейронов в слое 1. Аналогично в слое 1 существует тормозящий нейрон, имеющий ту же область связи. Синаптические веса тормозящих узлов не изменяются в процессе обучения; их веса заранее установлены таким образом, что сумма весов в любом из тормозящих нейронов равна единице. В соответствии с этими ограничениями, выход тормозящего узла INHIB является взвешенной суммой его входов, которые в данном случае представляют собой среднее арифметическое выходов возбуждающих нейронов, к которым он подсоединен. Таким образом,
Рис. 10.4. Слои когнитрона
,
где , ci – возбуждающий вес i.
Процедура обучения. Как объяснялось ранее, веса возбуждающих нейронов изменяются только тогда, когда нейрон возбужден сильнее, чем любой из узлов в области конкуренции. Если это так, изменение в процессе обучения любого из его весов может быть определено следующим образом:
δai = qcjuj,
где сj – тормозящий вес связи нейрона j в слое 1 с тормозящим нейроном i, иj – выход нейрона j в слое 1, аi – возбуждающий вес i, q - нормирующий коэффициент обучения.
Изменение тормозящих весов нейрона i в слое 2 пропорционально отношению взвешенной суммы возбуждающих входов к удвоенному тормозящему входу. Вычисления проводятся по формуле
.
Когда возбужденных нейронов в области конкуренции нет, для изменения весов используются другие выражения. Это необходимо, поскольку процесс обучения начинается с нулевыми значениями весов; поэтому первоначально нет возбужденных нейронов ни в одной области конкуренции, и обучение производиться не может. Во всех случаях, когда победителя в области конкуренции нейронов нет, изменение весов нейронов вычисляется следующим образом:
Δai = q’cjuj, δbi = q’INHIB,
где q’ – положительный обучающий коэффициент меньший, чем q.
Приведенная стратегия настройки гарантирует, что узлы с большой реакцией заставляют возбуждающие синапсы, которыми они управляют, увеличиваться сильнее, чем тормозящие синапсы. И наоборот, узлы, имеющие малую реакцию, вызывают малое возрастание возбуждающих синапсов, но большее .возрастание тормозящих синапсов. Таким образом, если узел 1 в слое 1 имеет больший выход, синапс а1 возрастет больше, чем синапс b1. И наоборот, узлы, имеющие малый выход, обеспечат малую величину для приращения аi. Однако другие узлы в области связи будут возбуждаться, тем самым увеличивая сигнал INHIB и значения bi.
В процессе обучения веса каждого узла в слое 2 настраиваются таким образом, что вместе они составляют шаблон, соответствующий образам, которые часто предъявляются в процессе обучения. При предъявлении сходного образа шаблон соответствует ему и узел вырабатывает большой выходной сигнал. Сильно отличающийся образ вырабатывает малый выход и обычно подавляется конкуренцией.
Латеральное торможение. На рис. 10.4 показано, что каждый нейрон слоя 2 получает латеральное торможение от нейронов, расположенных в его области конкуренции. Тормозящий нейрон суммирует входы от всех нейронов в области конкуренции и вырабатывает сигнал, стремящийся к торможению целевого нейрона. Этот метод является эффектным, но с вычислительной точки зрения медленным. Он охватывает большую систему с обратной связью, включающую каждый нейрон в слое; для его стабилизации может потребоваться большое количество вычислительных итераций.
Для ускорения вычислений в работе [2] используется остроумный метод ускоренного латерального торможения (рис. 10.5). Здесь дополнительный узел латерального торможения обрабатывает выход каждого возбуждающего узла для моделирования требуемого латерального торможения. Сначала он определяет сигнал, равный суммарному тормозящему влиянию в области конкуренции:
Рис. 10.5. Ускоренное торможение
,
где OUTi – выход i-го нейрона в области конкуренции, gi – вес связи от этого нейрона к латерально-тормозящему нейрону; gi выбраны таким образом, что .
Выход тормозящего нейрона OUT’ затем вычисляется следующим образом:
Благодаря тому что все вычисления, связанные с таким типом латерального торможения, являются нерекурсивными, они могут быть проведены за один проход для слоя, тем самым определяя эффект в виде большой экономии в вычислениях.
Этот метод латерального торможения решает и другую сложную проблему. Предположим, что узел в .слое 2 возбуждается сильно, но возбуждение соседних узлов уменьшается постепенно с увеличением расстояния. При использовании обычного латерального торможения будет обучаться только центральный узел. Другие узлы определяют, что центральный узел в их области конкуренции имеет более высокий выход. С предлагаемой системой латерального торможения такой ситуации случиться не может. Множество узлов может обучаться одновременно и процесс обучения является более достоверным.
Рецептивная область. Анализ, проводимый до этого момента, был упрощен рассмотрением только одномерных слоев. В действительности когнитрон конструировался как каскад двумерных слоев, причем в данном слое каждый нейрон получает входы от набора нейронов на части двумерного плана, составляющей его область связи в предыдущем слое.
С этой точки зрения когнитрон организован подобно зрительной коре человека, представляющей собой трехмерную структуру, состоящую из нескольких различных слоев. Оказывается, что каждый слой мозга реализует различные уровни обобщения; входной слой чувствителен к простым образам, таким, как линии, и их ориентации в определенных областях визуальной области, в то время как реакция других слоев является более сложной, абстрактной и независимой от позиции образа.
Аналогичные функции реализованы в когнитроне путем моделирования организации зрительной коры. На рис. 10.6 показано, что нейроны когнитрона в слое 2 реагируют на определенную небольшую область входного слоя 1. Нейрон в слое 3 связан с набором нейронов слоя 2, тем самым реагируя косвенно на более широкий набор нейронов слоя 1. Подобным образом нейроны в последующих слоях чувствительны к более широким областям входного образа до тех пор, пока в выходном слое каждый нейрон не станет реагировать на все входное поле.
Если область связи нейронов имеет постоянный размер во всех слоях, требуется большое количество слоев для перекрытия всего входного поля выходными нейронами. Количество слоев может быть уменьшено путем расширения области связи в последующих слоях. К сожалению, результатом этого может явиться настолько большое перекрытие областей связи, что нейроны выходного слоя будут иметь одинаковую реакцию. Для решения этой проблемы может быть использовано расширение области конкуренции. Так как в данной области конкуренции может возбудиться только один узел, влияние малой разницы в реакциях нейронов выходного слоя усиливается.
Рис. 10.6. Области связей когнитрона
В альтернативном варианте связи с предыдущим слоем могут быть распределены вероятностно с большинством синаптических связей в ограниченной области и с более длинными соединениями, встречающимися намного реже. Это отражает вероятностное распределение нейронов, обнаруженное в мозге. В когнитроне это позволяет каждому нейрону выходного слоя реагировать на полное входное поле при наличии ограниченного количества слоев.
Результаты моделирования. В [4] описываются результаты компьютерного моделирования четырехслойного когнитрона, предназначенного для целей распознавания образов. Каждый слой состоит из массива 12х12 возбуждающих нейронов и такого же количества тормозящих нейронов. Область связи представляет собой квадрат, включающий 5х5 нейронов. Область конкуренции имеет форму ромба высотой и шириной в пять нейронов. Латеральное торможение охватывает область 7х7 нейронов. Нормирующие параметры обучения установлены таким образом, что q=16,0 и q’=2,0. Веса синапсов проинициализированы в 0.
Сеть обучалась путем предъявления пяти стимулирующих образов, представляющих собой изображения арабских цифр от 0 до 4, на входном слое. Веса сети настраивались после предъявления каждой цифры, входной набор подавался на вход сети циклически до тех пор, пока каждый образ не был предъявлен суммарно 20 раз.
Эффективность процесса обучения оценивалась путем запуска сети в реверсивном режиме; выходные образы, являющиеся реакцией сети, подавались на выходные нейроны и распространялись обратно к входному слою. Образы, полученные во входном слое, затем сравнивались с исходным входным образом. Чтобы сделать это, обычные однонаправленные связи принимались проводящими в обратном направлении и латеральное торможение отключалось. На рис. 10.7 показаны типичные результаты тестирования. В столбце 2 показаны образы, произведенные каждой цифрой на выходе сети. Эти образы возвращались обратно, вырабатывая на входе сети образ, близкий к точной копии исходного входного образа. Для столбца 4 на выход сети подавался только выход нейрона, имеющего максимальное возбуждение. Результирующие образы в точности те же, что и в случае подачи полного выходного образа, за исключением цифры 0, для которой узел с максимальным выходом располагался на периферии и не покрывал полностью входного поля.
Рис. 10.7. Результаты экспериментов с когнитроном
В попытках улучшить когнитрон была разработана мощная парадигма, названная неокогнитрон [5–7]. В то время как когнитрон и неокогнитрон имеют определенное сходство, между ними также существуют фундаментальные различия, связанные с эволюцией исследований авторов. Оба образца являются многоуровневыми иерархическими сетями, организованными аналогично зрительной коре. В то же время неокогнитрон более соответствует модели зрительной системы, предложенной в работах [10–12]. В результате неокогнитрон является намного более мощной парадигмой с точки зрения способности распознавать образы независимо от их преобразований, вращении, искажений и изменений масштаба. Как и когнитрон, неокогнитрон использует самоорганизацию в процессе обучения, хотя была описана версия [9], в которой вместо этого использовалось управляемое обучение.
Неокогнитрон ориентирован на моделирование зрительной системы человека. Он получает на входе двумерные образы, аналогичные изображениям на сетчатой оболочке глаза, и обрабатывает их в последующих слоях аналогично тому, как это было обнаружено в зрительной коре человека. Конечно, в неокогнитроне нет ничего, ограничивающего его использование только для обработки визуальных данных, он достаточно универсален и может найти широкое применение как обобщенная система распознавания образов.
В зрительной коре были обнаружены узлы, реагирующие на такие элементы, как линии и углы определенной ориентации. На более высоких уровнях узлы реагируют на более сложные и абстрактные образы такие, как окружности, треугольники и прямоугольники. На еще более высоких уровнях степень абстракции возрастает до тех пор, пока не определятся узлы, реагирующие на лица и сложные формы. В общем случае узлы на более высоких уровнях получают вход от группы низкоуровневых узлов и, следовательно, реагируют на более широкую область визуального поля. Реакции узлов более высокого уровня менее зависят от позиции и более устойчивы к искажениям.
Неокогнитрон имеет иерархическую структуру, ориентированную на моделирование зрительной системы человека. Он состоит из последовательности обрабатывающих слоев, организованных в иерархическую структуру (рис. 10.8). Входной образ подается на первый слой и передается через плоскости, соответствующие последующим слоям, до тех пор, пока не достигнет выходного слоя, в котором идентифицируется распознаваемый образ.
Рис. 10.8. Структура слоев неокогнитрона
Структура неокогнитрона трудна для представления в виде диаграммы, но концептуально проста. Чтобы подчеркнуть его многоуровневость (с целью упрощения графического представления), используется анализ верхнего уровня. Неокогнитрон показан состоящим из слоев, слои состоят из набора плоскостей и плоскости состоят из узлов.
Слои. Каждый слой неокогнитрона состоит из двух массивов плоскостей (рис. 10.9). Массив плоскостей, содержащих простые узлы, получает выходы предыдущего слоя, выделяет определенные образы и затем передает их в массив плоскостей, содержащих комплексные узлы, где они обрабатываются таким образом, чтобы сделать выделенные образы менее позиционно зависимыми.
Плоскости. Внутри слоя плоскости простых и комплексных узлов существуют парами, т. е. для плоскости простых узлов существует одна плоскость комплексных узлов, обрабатывающая ее выходы. Каждая плоскость может быть визуально представлена как двумерный массив узлов.
Рис. 10.9. Структура плоскостей неокогнитрона
Простые узлы. Все узлы в данной плоскости простых узлов реагируют на один и тот же образ. Как показано на рис. 10.10, плоскость простых узлов представляет массив узлов, каждый из которых «настраивается» на один специфический входной образ. Каждый простой узел чувствителен к ограниченной области входного образа, называемой его рецептивной областью. Например, все узлы в верхней плоскости простых узлов на рис. 10.10 реагируют на «С». Узел реагирует, если «С» встречается во входном образе и если «С» обнаружено в его рецептивной области.
На рис. 10.10 показано, что другие плоскости простых узлов в этом слое могут реагировать на поворот «С» на 90°, другие на поворот на 180° и т. д. Если должны быть выделены другие буквы (и их искаженные версии), дополнительные плоскости требуются для каждой из них.
Рецептивные области узлов в каждой плоскости простых узлов перекрываются с целью покрытия всего входного образа этого слоя. Каждый узел получает входы от соответствующих областей всех плоскостей комплексных узлов в предыдущем слое. Следовательно, простой узел реагирует на появление своего образа в любой сложной плоскости предыдущего слоя, если он окажется внутри его рецептивной области.
Рис. 10.10. Система неокогнитрона
Комплексные узлы. Задачей комплексных узлов является уменьшение зависимости реакции системы от позиции образов во входном поле. Для достижения этого каждый комплексный узел получает в качестве входного образа выходы набора простых узлов из соответствующей плоскости того же слоя. Эти простые узлы покрывают непрерывную область простой плоскости, называемую рецептивной областью комплексного узла. Возбуждение любого простого узла в этой области является достаточным для возбуждения данного комплексного узла. Таким образом, комплексный узел реагирует на тот же образ, что и простые узлы в соответствующей ему плоскости, но он менее чувствителен к позиции образа, чем любой из них.
Таким образом, каждый слой комплексных узлов реагирует на более широкую область входного образа, чем это делалось в предшествующих слоях. Эта прогрессия возрастает линейно от слоя к слою, приводя к требуемому уменьшению позиционной чувствительности системы в целом.
Каждый нейрон в слое, близком к входному, реагирует на определенные образы в определенном месте, такие, как угол с определенной ориентацией в заданной позиции. Каждый слой в результате этого имеет более абстрактную, менее специфичную реакцию по сравнению с предшествующим; выходной слой реагирует на полные образы, показывая высокую степень независимости от их положения, размера и ориентации во входном поле. При использовании в качестве классификатора комплексный узел выходного слоя с наибольшей реакцией реализует выделение соответствующего образа во входном поле. В идеальном случае это выделение нечувствительно к позиции, орентации, размерам или другим искажениям.
Простые узлы в неокогнитроне имеют точно такие же характеристики, что и описанные для когнитрона, и используют те же формулы для определения их выхода. Здесь они не повторяются.
Тормозящий узел вырабатывает выход, пропорциональный квадратному корню из взвешенной суммы квадратов его входов. Заметим, что входы в тормозящий узел идентичны входам соответствующего простого узла и область включает область ответа во всех комплексных плоскостях. В символьном виде
,
где v – выход тормозящего узла; i – область над всеми комплексными узлами, с которыми связан тормозящий узел; bi– вес i-й синаптической связи от комплексного узла к тормозящему узлу; ui – выход i-го комплексного узла.
Веса bi выбираются монотонно уменьшающимися с увеличением расстояния от центра области реакции, при этом сумма их значений должна быть равна единице.
Только простые узлы имеют настраиваемые веса. Это веса связей, соединяющих узел с комплексными узлами в предыдущем слое и имеющих изменяемую силу синапсов, настраиваемую таким образом, чтобы выработать максимальную реакцию на определенные стимулирующие свойства. Некоторые из этих синапсов являются возбуждающими и стремятся увеличить выход узлов, в то время как другие являются тормозящими и уменьшают выход узла.
Рис. 10.11. Связи от сложных клеток одного
уровня
к простым клеткам следующего уровня
На рис. 10.11 показана полная структура синаптических связей между простым узлом и комплексными узлами в предшествующем слое. Каждый простой узел реагирует только на набор комплексных узлов внутри своей рецептивной области. Кроме того, существует тормозящий узел, реагирующий на те же самые комплексные узлы. Веса синапсов тормозящего узла не обучаются, – они выбираются таким образом, чтобы узел реагировал на среднюю величину выходов всех узлов, к которым он подключен. Единственный тормозящий синапс от тормозящего узла к простому узлу обучается, как и другие синапсы.
Обучение без учителя. Для обучения неокогнитрона на вход сети подается образ, который необходимо распознать, и веса синапсов настраиваются слой за слоем, начиная с набора простых узлов, ближайших ко входу. Величина синаптической связи от каждого комплексного узла к данному простому узлу увеличивается тогда и только тогда, когда удовлетворяются следующие два условия:
1) комплексный узел реагирует;
2) простой узел реагирует более сильно, чем любой из его соседних (внутри его области конкуренции).
Таким образом, простой узел обучается реагировать более сильно на образы, появляющиеся наиболее часто в его рецептивной области, что соответствует результатам исследований, полученных в экспериментах с котятами. Если распознаваемый образ отсутствует на входе, тормозящий узел предохраняет от случайного возбуждения.
Математическое описание процесса обучения и метод реализации латерального торможения аналогичны описанным для когнитрона, поэтому здесь они не повторяются. Необходимо отметить, что выходы простых и комплексных узлов являются аналоговыми, непрерывными и линейными и что алгоритм обучения предполагает их неотрицательность.
Когда выбирается простой узел, веса синапсов которого должны быть увеличены, он рассматривается как представитель всех узлов в плоскости, вызывая увеличение их синаптических связей на том же самом образе. Таким образом, все узлы в плоскости обучаются распознавать одни и те же свойства, и после обучения будут делать это независимо от позиции образа в поле комплексных узлов в предшествующем слое.
Эта система имеет ценную способность к самовосстановлению. Если данный узел выйдет из строя, будет найден другой узел, реагирующий более сильно, и этот узел будет обучен распознаванию входного образа, тем самым перекрывая действия своего отказавшего товарища.
Обучение с учителем. В работах [3] и [8] описано самоорганизующееся неуправляемое обучение. Наряду с этими впечатляющими результатами, были опубликованы отчеты о других экспериментах, использующих обучение с учителем [9]. Здесь требуемая реакция каждого слоя заранее определяется экспериментатором. Затем веса настраиваются с использованием обычных методов для выработки требуемой реакции. Например, входной слой настраивался для распознавания отрезков линий в различных ориентациях во многом аналогично первому слою обработки зрительной коры. Последующие слои обучались реагировать на более сложные и абстрактные свойства до тех пор, пока в выходном слое требуемый образ не будет выделен. При обработке сети, превосходно распознающей рукописные арабские цифры, экспериментаторы отказались от достижения биологического правдоподобия, обращая внимание только на достижение максимальной точности результатов системы.
Реализация обучения. В обычных конфигурациях рецептивное поле каждого нейрона возрастает при переходе к следующему слою. Однако количество нейронов в слое будет уменьшаться при переходе от входных к выходным слоям. Наконец, выходной слой имеет только один нейрон в плоскости сложных узлов. Каждый такой нейрон представляет определенный входной образ, которому сеть была обучена. В процессе классификации входной образ подается на вход неокогнитрона и вычисляются выходы слой за слоем, начиная с входного слоя. Так как только небольшая часть входного образа подается на вход каждого простого узла входного слоя, некоторые простые узлы регистрируют наличие характеристик, которым они обучены, и возбуждаются. В следующем слое выделяются более сложные характеристики как определенные комбинации выходов комплексных узлов. Слои за слоем свойства комбинируются во все возрастающем диапазоне; выделяются более общие характеристики и уменьшается позиционная чувствительность.
В идеальном случае только один нейрон выходного слоя должен возбудиться. В действительности обычно будет возбуждаться несколько нейронов с различной силой, и входной образ должен быть определен с учетом соотношения их выходов. Если используется сила латерального торможения, возбуждаться будет только нейрон с максимальным выходом. Однако это часто является не лучшим вариантом. На практике простая функция от небольшой группы наиболее сильно возбужденных нейронов будет часто улучшать точность классификации.
Как когнитрон, так и неокогнитрон производят большое впечатление с точки зрения точности, с которой они моделируют биологическую нервную систему. Тот факт, что эти системы показывают результаты, имитирующие некоторые аспекты способностей человека к обучению и познанию, наводит на мысль, что наше понимание функций мозга приближается к уровню, способному принести практическую пользу.
Неокогнитрон является сложной системой и требует существенных вычислительных ресурсов. По этим причинам кажется маловероятным, что такие системы реализуют оптимальное инженерное решение сегодняшних проблем распознавания образов. Однако с 1960 г. стоимость вычислений уменьшалась в два раза каждые два-три года, тенденция, которая, по всей вероятности, сохранится в течение как минимум ближайших десяти лет. Несмотря на то, что многие подходы, казавшиеся нереализуемыми несколько лет назад, являются общепринятыми сегодня и могут оказаться тривиальными через несколько лет, реализация моделей неокогнитрона на универсальных компьютерах является бесперспективной. Необходимо достигнуть тысячекратных улучшений стоимости и производительности компьютеров за счет специализации архитектуры и внедрения технологии СБИС, чтобы сделать неокогнитрон практической системой для решения сложных проблем распознавания образов, однако ни эта, ни какая-либо другая модель искусственных нейронных сетей не должны отвергаться только на основании их высоких вычислительных требований.
1. Blakemore С., Cooper G. F. 1970. Development of the brain depends on the visual enviroment. Nature 228(5270):477–78.
2. Fukushima К. 1975. Cognitron: A self–organizing mult ilayered neural network. Biological Cybernetics 20:121–36.
3. Fukushima К. 1980. Neocognitron: A self–organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition uneffected by shift in position. Biological Cybernetics 36(4):193–202.
4. Fukushima К. 1981. Cognitron: A self–organizing multilayer neural network model. NHK Technical Monograph No. 30, pp. 1–25. Available from Nippon Hoso Kyokai (Japanese Broadcasting Corp.), Technical Research Labs, Tokio, Japan.
5. Fukushima K. 1984. A hierarchical neural network model for associative memory. Biological Cybernetics 50:105–113.
6. Fukushima К. 1986. A neural network model for selective attention in visual pattern recognition. Biological Cybernetics 55(1):5–15.
7. Fukushima К. 1987. A neural network for selective attention. In Proceedings of the IEEE First International Conference on Neural Networks, eds. M. Caudil and C. Butler, vol. 2, pp. 11–18. San Diego, CA:SOS Printing.
8. Fukushima K., Miyake S. 1982. Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position. Pattern recognition 15(6): 455–69.
9. Fukushima К., Miyake S., Takayuki I. 1983. Neocog–nitron: A neural network model for a mechanism of visual pattern recognition. IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics SMC–13(5):826–34.
10. Hubel D. H., Wiesel T. N. 1962. Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat's visual cortex. Journal of Physiology 160:106–54.
11. Hubel D. H., Wiesel T. N. 1965. Reseptive fields and functional architecture in two nonstriate visual areas (18 and 19) of the cats. Journal of Neurophi–siology 28:229–89.
12. Hubel D. H., Wiesel. T. N. 1977. Functional architecture of macaque monkey visual cortex. Proceedings of the Royal Society, London. Ser. В 198, pp. 1–59.
Структура искусственных нейронных сетей была смоделирована как результат изучения человеческого мозга. Как мы отмечали выше, сходство между ними в действительности очень незначительно, однако даже эта скромная эмуляция мозга приносит ощутимые результаты. Например, искусственные нейронные сети имеют такие аналогичные мозгу свойства, как способность обучаться на опыте, основанном на знаниях, делать абстрактные умозаключения и совершать ошибки, что является более характерным для человеческой мысли, чем для созданных человеком компьютеров.
Учитывая успехи, достигнутые при использовании грубой модели мозга, кажется естественным ожидать дальнейшего продвижения вперед при использовании более точной модели. Разработка такой модели требует детального понимания структуры и функций мозга. Это в свою очередь требует определения точных характеристик нейронов, включая их вычислительные элементы и элементы связи. К сожалению, информация не является полной;
большая часть мозга остается тайной для понимания. Основные исследования проведены в области идентификации функций мозга, однако и здесь отсутствуют подходы, отличающиеся от чисто «схематических». Биохимия нейронов, фундаментальных строительных блоков мозга, очень неохотно раскрывает свои секреты. Каждый год приносит новую информацию относительно электрохимического поведения нейронов, причем всегда в направлении раскрытия новых уровней сложности. Ясно одно: нейрон является намного более сложным, чем представлялось несколько лет назад, и нет полного понимания процесса его функционирования.
Однако, несмотря на наши ограниченные познания, мозг может быть использован в качестве ценной модели в вопросах развития искусственных нейронных сетей. Используя метод проб и ошибок, эволюция, вероятно, привела к структурам, оптимальным образом пригодным для решения проблем, более характерных для человека. Кажется маловероятным, что мы получим более хорошее решение. Тщательно моделируя мозг, мы продвигаемся в исследовании природы и в будущем будем, вероятно, воспроизводить больше возможностей мозга.
Данное приложение содержит штриховые наброски современных знаний относительно структуры и функций мозга. Хотя изложение этих сведений очень краткое, мы пытались сохранить точность. Следующие разделы иллюстрируют текст данной работы и, возможно, будут стимулировать интерес к биологическим системам, что приведет к развитию искусственных нейронных сетей.
Человеческий мозг содержит свыше тысячи миллиардов вычислительных элементов, называемых нейронами. Превышая по количеству число звезд в Млечном Пути галактики, эти нейроны связаны сотнями триллионов нервных нитей, называемых синапсами. Эта сеть нейронов отвечает за все явления, которые мы называем мыслями, эмоциями, познанием, а также и за совершение мириадов сенсомоторных и автономных функций. Пока мало понятно, каким образом все это происходит, но уже исследовано много вопросов физиологической структуры и определенные функциональные области постепенно изучаются исследователями.
Мозг также содержит густую сеть кровеносных сосудов, которые обеспечивают кислородом и питательными веществами нейроны и другие ткани. Эта система кровоснабжения связана с главной системой кровообращения посредством высокоэффективной фильтрующей системы, называемой гематоэнцефалическим барьером, этот барьер является механизмом защиты, который предохраняет мозг от возможных токсичных веществ, находящихся в крови. Защита обеспечивается низкой проницаемостью кровеносных сосудов мозга, а также плотным перекрытием глиальных клеток, окружающих нейроны. Кроме этого, глиальные клетки обеспечивают структурную основу мозга. Фактически весь объем мозга, не занятый нейронами и кровеносными сосудами, заполнен глиальными клетками.
Гематоэнцефалический барьер является основой для обеспечения сохранности мозга, но он значительно осложняет лечение терапевтическими лекарствами. Он также мешает исследованиям, изучающим влияние различных химических веществ на функции мозга. Лишь небольшая часть лекарств, созданных с целью влияния на мозг, может преодолевать этот барьер. Лекарства состоят из небольших молекул, способных проникать через крошечные поры в кровеносных сосудах. Чтобы воздействовать на функции мозга, они должны затем пройти через глиальные клетки или раствориться в их мембране. Лишь некоторые молекулы интересующих нас лекарств удовлетворяют этим требованиям; молекулы многих терапевтических лекарств задерживаются этим барьером.
Мозг является основным потребителем энергии тела. Включая в себя лишь 2% массы тела, в состоянии покоя он использует приблизительно 20% кислорода тела. Даже когда мы спим, расходование энергии продолжается. В действительности существуют доказательства возможности увеличения расходования энергии во время фазы сна, сопровождаемой движением глаз. Потребляя только 20 Вт, мозг с энергетической точки зрения невероятно эффективен. Компьютеры с одной крошечной долей вычислительных возможностей мозга потребляют много тысяч ватт и требуют сложных средств для охлаждения, предохраняющего их от температурного саморазрушения.
Нейрон является основным строительным блоком нервной системы. Он. является клеткой, подобной всем другим клеткам тела; однако определенные существенные отличия позволяют ему выполнять все вычислительные функции и функции связи внутри мозга.
Как показано на рис. А.1, нейрон состоит из трех частей: тела клетки, дендритов и аксона, каждая часть со своими, но взаимосвязанными функциями.
Рис. А.1. Компоненты нейрона
Функционально дендриты получают сигналы от других клеток через контакты, называемые синапсами. Отсюда сигналы проходят в тело клетки, где они суммируются с другими такими же сигналами. Если суммарный сигнал в течение короткого промежутка времени является достаточно большим, клетка возбуждается, вырабатывая в аксоне импульс, который передается на следующие клетки. Несмотря на очевидное упрощение, эта схема функционирования объясняет большинство известных процессов мозга.
Тело ячейки. Нейроны в мозгу взрослого человека не восстанавливаются; они отмирают. Это означает, что все компоненты должны непрерывно заменяться, а материалы обновляться по мере необходимости. Большинство этих процессов происходит в теле клетки, где изменение химических факторов приводит к большим изменениям сложных молекул. Кроме этого, тело клетки управляет расходом энергии нейрона и регулирует множество других процессов в клетке. Внешняя мембрана тела клетки нейрона имеет уникальную способность генерировать нервные импульсы (потенциалы действия), являющиеся жизненными функциями нервной системы и центром ее вычислительных способностей.
Рис. А.2. Типы нейронов
Были идентифицированы сотни типов нейронов, каждый со своей характерной формой тела клетки (рис. А.2), имеющей обычно от 5 до 100 мкм в диаметре. В настоящее время этот факт рассматривается как проявление случайности, однако могут быть найдены различные морфологические конфигурации, отражающие важную функциональную специализацию. Определение функций различных типов клеток является в настоящее время предметом интенсивных исследований и основой понимания обрабатывающих механизмов мозга.
Дендриты. Большинство входных сигналов от других нейронов попадают в клетку через дендриты, представляющие собой густо ветвящуюся структуру, исходящую от тела клетки. На дедритах располагаются синаптические соединения, которые получают сигналы от других аксонов. Кроме этого, существует огромное количество синаптичес–ких связей от аксона к аксону, от аксона к телу клетки и от дендрита к дендриту; их функции не очень ясны, но они слишком широко распространены, чтобы не считаться с ними.
В отличие от электрических цепей, синаптические контакты обычно не являются физическими или электрическими соединениями. Вместо этого имеется узкое пространство, называемое синоптической щелью, отделяющее дендрит от передающего аксона. Специальные химические вещества, выбрасываемые аксоном в синаптическую щель, диффундируют к дендриту. Эти химические вещества, называемые нейротрансмиттерами, улавливаются специальными рецепторами на дендрите и внедряются в тело клетки.
Определено более 30 видов нейротрансмиттеров. Некоторые из них являются возбуждающими и стремятся вызывать возбуждение клетки и выработать выходной импульс. Другие являются тормозящими и стремятся подавить такой импульс. Тело клетки суммирует сигналы, полученные от дендритов, и если их результирующий сигнал выше порогового значения, вырабатывается импульс, проходящий по аксону к другим нейронам.
Аксон. Аксон может быть как коротким (0,1 мм), так и превышать длину 1 м, распространяясь в другую часть тела человека. На конце аксон имеет множество ветвей, каждая из которых завершается синапсом, откуда сигнал передается в другие нейроны через дендриты, а в некоторых случаях прямо в тело клетки. Таким образом, всего один нейрон может генерировать импульс, который возбуждает или затормаживает сотни или тысячи других нейронов, каждый из которых, в свою очередь, через свои дендриты может воздействовать на сотни или тысячи других нейронов. Таким образом, эта высокая степень связанности, а не функциональная сложность самого нейрона, обеспечивает нейрону его вычислительную мощность.
Синаптическая связь, завершающая ветвь аксона, представляет собой маленькие утолщения, содержащие сферические структуры, называемые синоптическими пузырьками, каждый из которых содержит большое число нейротрансмиттерных молекул. Когда нервный импульс приходит в аксон, некоторые из этих пузырьков высвобождают свое содержимое в синаптическую щель, тем самым инициализируя процесс взаимодействия нейронов (рис. А.3).
Рис. А.3. Синапс
Кроме распространения такого бинарного сигнала, обеспечиваемого возбуждением первого импульса, в нейронах при слабой стимуляции могут также распространяться электрохимические сигналы с последовательной реакцией. Локальные по своей природе, эти сигналы быстро затухают с удалением от места возбуждения, если не будут усилены. Природа использует это свойство первых клеток путем создания вокруг аксонов изолирующей оболочки из шванковских клеток. Эта оболочка, называемая миелиновой, прерывается приблизительно через каждый миллиметр вдоль аксона узкими разрывами, называемыми узлами, или перехватами Ранвье. Нервные импульсы, приходящие в аксон, передаются скачкообразно от узла к узлу. Таким образом, аксону нет нужды расходовать энергию для поддержания своего химического градиента по всей своей длине. Только оставшиеся неизолированными перехваты Ранвье являются объектом генерации первого импульса; для передачи сигнала от узла к узлу более эффективными являются градуальные реакции. Кроме этого свойства оболочки, обеспечивающего сохранение энергии, известны ее другие свойства. Например, миелинизированные нервные окончания передают сигналы значительно быстрее немиелинизированных. Обнаружено, что некоторые болезни приводят к ухудшению этой изоляции, что, по-видимому, является причиной других болезней.
В мозгу существует 2 типа связей: передача химических сигналов через синапсы и передача электрических сигналов внутри нейрона. Великолепное сложное действие мембраны создает способность клетки вырабатывать и передавать оба типа этих сигналов.
Мембрана клетки имеет около 5 нм толщины и состоит из двух слоев липидных молекул. Встроенные в мембрану различные специальные протеины можно разделить на пять классов: насосы, каналы, рецепторы, энзимы и структурные протеины.
Насосы активно перемещают ионы через мембрану клетки для поддержания градиентов концентрации. Каналы пропускают ионы выборочно и управляют их прохождением через мембрану. Некоторые каналы открываются или закрываются распространяющимся через мембрану электрическим потенциалом, тем самым обеспечивая быстрое и чувствительное средство изменения ионных градиентов. Другие типы каналов управляются химически, изменяя свою проницаемость при получении химических носителей.
Рецепторами являются протеины, которые распознают и присоединяют многие типы молекул из окружения клетки с большой точностью. Энзимы оболочки ускоряют разнообразные химические реакции внутри или около клеточной мембраны. Структурные протеины соединяют клетки и помогают поддерживать структуру самой клетки.
Внутренняя концентрация натрия в клетке в 10 раз ниже, чем в ее окружении, а концентрация калия в 10 раз выше. Эти концентрации стремятся к выравниванию с помощью утечки через поры в мембране клетки. Чтобы сохранить необходимую концентрацию, протеиновые молекулы мембраны, называемые натриевыми насосами, постоянно отсасывают натрий из клетки и подкачивают калий в клетку. Каждый насос перемещает приблизительно две сотни ионов натрия и около ста тридцати ионов калия в секунду. Нейрон может иметь миллионы таких насосов, перемещающих сотни миллионов ионов калия и натрия через мембрану клетки в каждую секунду. На концентрацию калия внутри ячейки влияет также наличие большого числа постоянно открытых калиевых каналов, т. е. протеиновых молекул, которые хорошо пропускают ионы калия в клетку, но препятствуют прохождению натрия. Комбинация этих двух механизмов отвечает за создание и поддержание динамического равновесия, соответствующего состоянию нейрона в покое.
Градиент ионной концентрации в мембране клетки вырабатывает внутри клетки электрический потенциал –70 мВ относительно ее окружения. Чтобы возбудить клетку (стимулировать возникновение потенциала действия) синаптические входы должны уменьшить этот уровень до приблизительно –50 мВ. При этом потоки натрия и калия сразу направляются в обратную сторону; в течение миллисекунд внутренний потенциал клетки становится +50 мВ относительно внешнего окружения. Это изменение полярности быстро распространится через клетку, заставляя нервный импульс распространиться по всему аксону до его пресинаптических окончаний. Когда импульс достигнет окончания аксона, открываются управляемые напряжением кальциевые каналы. Это вызывает освобождение нейротрансмиттерных молекул в синаптическую щель и процесс распространяется на другие нейроны. После генерации потенциала действия клетка войдет в рефракторный период на несколько миллисекунд, в течении которого она восстановит свой первоначальный потенциал для подготовки к генерации следующего импульса.
Рассмотрим этот процесс более детально. Первоначальное получение нейротрансмиттерных молекул снижает внутренний потенциал клетки с –70 до –50 мВ. При этом зависимые от потенциала натриевые каналы открываются, позволяя натрию проникнуть в клетку. Это еще более уменьшает потенциал, увеличивая приток натрия в клетку, и создает самоусиливающийся процесс, который' быстро распространяется в соседние области, изменяя локальный потенциал клетки с отрицательного до положительного.
Через некоторое время после открытия натриевые каналы закрываются, а калиевые каналы открываются. Это создает усиленный поток ионов калия из клетки, что восстанавливает внутренний потенциал –70 мВ. Это быстрое изменение напряжения образует потенциал действия, который быстро распространяется по всей длине аксона подобно лавине.
Натриевые и калиевые каналы реагируют на потенциал клетки и, следовательно, можно сказать, что они управляют напряжением. Другой тип каналов является химически управляемым. Эти каналы открываются только тогда, когда специальная нейротрансмиттерная молекула попадает на рецептор, и они совсем не чувствительны к напряжению. Такие каналы обнаруживаются в постсинаптических мембранах на дендритах и ответственны за реакцию нейронов на воздействие различных нейротрансмиттерных молекул. Чувствительный к ацетилхолину белок (ацетилхолиновый рецептор) является одним из таких химических каналов. Когда молекулы ацетилхолина выделяются в синаптическую щель, они диффундируют к ацетилхолиновым рецепторам, входящим в постсинаптическую мембрану. Эти рецепторы (которые также являются каналами) затем открываются, обеспечивая свободный проход как калия, так и натрия через мембрану. Это приводит к кратковременному локальному уменьшению отрицательного внутреннего потенциала клетки (формируя положительный импульс). Так как импульсы являются короткими и слабыми, то чтобы заставить клетку выработать необходимый электрический потенциал, требуется открытие многих таких каналов.
Ацетилхолиновые рецепторы-каналы пропускают и натрий, и калий, вырабатывая тем самым положительные импульсы. Такие импульсы являются возбуждающими, поскольку они способствуют появлению необходимого потенциала. Другие химически управляемые каналы пропускают только калиевые ионы из клетки, производя отрицательный импульс; эти импульсы являются тормозящими, поскольку они препятствуют возбуждению клетки.
Гамма–аминомасляная кислота (ГАМК) является одним из более общих тормозных нейротрансмиттеров. Обнаруженная почти исключительно в головном и спинном мозге, она попадает на рецептор канала, который выборочно пропускает ионы хлора. После входа эти ионы увеличивают отрицательный потенциал клетки и тем самым препятствуют ее возбуждению. Дефицит ГАМК связан с хореей Хантингтона, имеющей нейрологический синдром, вызывающий бесконтрольное движение мускулатуры. К несчастью, гематоэнцефалический барьер препятствует увеличению снабжения ГАМК, и как выйти из этого положения, пока неизвестно. Вероятно, что и другие нейрологические и умственные растройства будут наблюдаться при подобных нарушениях в нейротрансмиттерах или других химических носителях. Уровень возбуждеия нейрона определяется кумулятивным эффектом большого числа возбуждающих и тормозящих входов, суммируемых телом клетки в течение короткого временного интервала. Получение возбуждающей нейротрансмиттерной молекулы будет увеличивать уровень возбуждения нейрона; их меньшее количество или смесь тормозящих молекул уменьшает уровень возбуждения. Таким образом, нейронный сигнал является импульсным или частотно–модулируемым (ЧМ). Этот метод модуляции, широко используемый в технике (например, ЧМ-радио), имеет значительные преимущества при наличии помех по сравнению с другими способами. Исследования показали изумляющую сложность биохимических процессов в мозге. Например, предполагается наличие свыше 30 веществ, являющихся нейротрансмиттерами, и большое количество рецепторов с различными ответными реакциями. Более того, действие определенных нейротрансмиттерных молекул зависит от типа рецептора в постсинаптической мембране, некоторые нейротрансмиттеры могут быть возбуждающими для одного синапса и тормозящими для другого. Кроме того, внутри клетки существует система «вторичного переносчика», которая включается при получении нейротрансмиттера, что приводит к выработке большого количества молекул циклического аденозинтрифосфата, тем самым производя значительное усиление физиологических реакций.
Исследователи всегда надеются найти простые образы для унификации сложных и многообразных наблюдений. Для нейробиологических исследований такие простые образы до сих пор не найдены. Большинство результатов исследований подвергаются большому сомнению прежде, чем ими воспользуются. Одним из таких результатов в изучении мозга явилось открытие множества видов электрохимической деятельности, обнаруженных в работе мозга; задачей является их объединение в связанную функциональную модель.
Существует подобие между мозгом и цифровым компьютером: оба оперируют электронными сигналами, оба состоят из большого количества простых элементов, оба выполняют функции, являющиеся, грубо говоря, вычислительными. Тем не менее существуют и фундаментальные отличия. По сравнению с микросекундными и даже наносекундными интервалами вычислений современных компьютеров нервные импульсы являются слишком медленными. Хотя каждый нейрон требует наличия миллисекундного интервала между передаваемыми сигналами, высокая скорость вычислений мозга обеспечивается огромным числом параллельных вычислительных блоков, причем количество их намного превышает доступное современным ЭВМ. Диапазон ошибок представляет другое фундаментальное отличие: ЭВМ присуща свобода от ошибок, если входные сигналы безупречно точны и ее аппаратное и программное обеспечение не повреждены. Мозг же часто производит лучшее угадывание и приближение при частично незавершенных и неточных входных сигналах. Часто он ошибается, но величина ошибки должна гарантировать наше выживание в течение миллионов лет.
Первые цифровые вычислители часто рассматривались как «электронный мозг». С точки зрения наших текущих знаний о сложности мозга, такое заявление оптимистично, да и просто не соответствует истине. Эти две системы явно различаются в каждой своей части. Они оптимизированы для решения различных типов проблем, имеют существенные различия в структуре и их работа оценивается различными критериями.
Некоторые говорят, что искусственные нейронные сети когда-нибудь будут дублировать функции человеческого мозга. Прежде чем добиться этого, необходимо понять организацию и функции мозга. Эта задача, вероятно, не будет решена в ближайшем будущем. Надо отметить то, что современные нейросети базируются на очень упрощенной модели, игнорирующей большинство тех знаний, которые мы имеем о детальном функционировании мозга. Поэтому необходимо разработать более точную модель, которая могла бы качественнее моделировать работу мозга.
Прорыв в области искусственных нейронных сетей будет требовать развития их теоретического фундамента. Теоретические выкладки, в свою очередь, должны предваряться улучшением математических методов, поскольку исследования серьезно тормозятся нашей неспособностью иметь дело с такими системами. Успокаивает тот факт, что современный уровень математического обеспечения был достигнут под влиянием нескольких превосходных исследователей. В действительности аналитические проблемы являются сверхтрудными, так как рассматриваемые системы являются очень сложными нелинейными динамическими системами. Возможно, для описания систем, имеющих сложность головного мозга, необходимы совершенно новые математические методы. Может быть и так, что разработать полностью удовлетворяющий всем требованиям аппарат невозможно.
Несмотря на существующие проблемы, желание смоделировать человеческий мозг не угасает, а получение зачаровывающих результатов вдохновляет на дальнейшие усилия. Успешные модели, основанные на предположениях о структуре мозга, разрабатываются нейроанатомами и нейрофизиологами с целью их изучения для согласования структуры и функций этих моделей. С другой стороны, успехи в биологической науке ведут к модификации и тщательной разработке искуственных моделей. Аналогично инженеры применяют искусственные модели для реализации мировых проблем и получают положительные результаты, несмотря на отсутствие полного взаимопонимания.
Объединение научных дисциплин для изучения проблем искусственных нейросетей принесет эффективные результаты, которые могут стать беспримерными в истории науки. Биологи, анатомы, физиологи, инженеры, математики и даже философы активно включились в процесс исследований. Проблемы являются сложными, но цель высока: познается сама человеческая мысль.
Искусственные нейронные сети обучаются самыми разнообразными методами. К счастью, большинство методов обучения исходят из общих предпосылок и имеет много идентичных характеристик. Целью данного приложения является обзор некоторых фундаментальных алгоритмов, как с точки зрения их текущей применимости, так и с точки зрения их исторической важности. После ознакомления с этими фундаментальными алгоритмами другие, основанные на них, алгоритмы будут достаточно легки для понимания и новые разработки также могут быть лучше поняты и развиты.
Обучающие алгоритмы могут быть классифицированы как алгоритмы обучения с учителем и без учителя. В первом случае существует учитель, который предъявляет входные образы сети, сравнивает результирующие выходы с требуемыми, а затем настраивает веса сети таким образом, чтобы уменьшить различия. Трудно представить такой обучающий механизм в биологических системах; следовательно, хотя данный подход привел к большим успехам при решении прикладных задач, он отвергается исследователями, полагающими, что искусственные нейронные сети обязательно должны использовать те же механизмы, что и человеческий мозг.
Во втором случае обучение проводится без учителя, при предъявлении входных образов сеть самоорганизуется посредством настройки своих весов согласно определенному алгоритму. Вследствие отсутствия указания требуемого выхода в процессе обучения результаты непредсказуемы с точки зрения определения возбуждающих образов для конкретных нейронов. При этом, однако, сеть организуется в форме, отражающей существенные характеристики обучающего набора. Например, входные образы могут быть классифицированы согласно степени их сходства так, что образы одного класса активизируют один и тот же выходной нейрон.
Работа [2] обеспечила основу для большинства алгоритмов обучения, которые были разработаны после ее выхода. В предшествующих этой работе трудах в общем виде определялось, что обучение в биологических системах происходит посредством некоторых физических изменений в нейронах, однако отсутствовали идеи о том, каким образом это в действительности может иметь место. Основываясь на физиологических и психологических исследованиях, Хэбб в [2] интуитивно выдвинул гипотезу о том, каким образом может обучаться набор биологических нейронов. Его теория предполагает только локальное взаимодействие между нейронами при отсутствии глобального учителя; следовательно, обучение является неуправляемым, Несмотря на то что его работа не включает математического анализа, идеи, изложенные в ней, настолько ясны и непринужденны, что получили статус универсальных допущений. Его книга стала классической и широко изучается специалистами, имеющими серьезный интерес в этой области.
По существу Хэбб предположил, что синаптическое соединение двух нейронов усиливается, если оба эти нейрона возбуждены. Это можно представить как усиление синапса в соответствии с корреляцией уровней возбужденных нейронов, соединяемых данным синапсом. По этой причине алгоритм обучения Хэбба иногда называется корреляционным алгоритмом.
Идея алгоритма выражается следующим равенством:
wij(t+1) = wij(t) + NETi NETj,
где wij(t) – сила синапса от нейрона i к нейрону j в момент времени t;NETi – уровень возбуждения предсинаптического нейрона; NETj – уровень возбуждения постсинаптического нейрона.
Концепция Хэбба отвечает на сложный вопрос, каким образом обучение может проводиться без учителя. В методе Хэбба обучение является исключительно локальным явлением, охватывающим только два нейрона и соединяющий их синапс; не требуется глобальной системы обратной связи для развития нейронных образований.
Последующее использование метода Хэбба для обучения нейронных сетей привело к большим успехам, но наряду с этим показало ограниченность метода; некоторые образы просто не могут использоваться для обучения этим методом. В результате появилось большое количество расширений и нововведений, большинство из которых в значительной степени основано на работе Хэбба.
Как мы видели, выход NET простого искусственного нейрона является взвешенной суммой его входов. Это может быть выражено следующим образом:
где NETj – выход NET нейрона j; OUTi – выход нейрона i;wij – вес связи нейрона i с нейроном j.
Можно показать, что в этом случае линейная многослойная сеть не является более мощной, чем однослойная сеть; рассматриваемые возможности сети могут быть улучшены только введением нелинейности в передаточную функцию нейрона. Говорят, что сеть, использующая сигмоидальную функцию активации и метод обучения Хэбба, обучается по сигнальному методу Хэбба. В этом случае уравнение Хэбба модифицируется следующим образом:
wij(t+1) = wij(t) + OUTi OUTj
где wij(t) – сила синапса от нейрона i к нейрону j в момент времени t;OUTi – выходной уровень пресинаптического нейрона равный F(NETi); OUTj – выходной уровень постсинаптического нейрона равный F(NET).
Метод сигнального обучения Хэбба предполагает вычисление свертки предыдущих изменений выходов для определения изменения весов. Настоящий метод, называемый методом дифференциального обучения Хэбба, использует следующее равенство:
wij(t+1) = wij(t) + [OUTi(t) – OUTi(t–1)][ OUTj(t) – OUTj(t–1)],
где wij(t) – сила синапса от нейрона i к нейрону j в момент времени t;OUTi(t) – выходной уровень пресинаптического нейрона в момент времени t; OUTj(t) – выходной уровень постсинаптического нейрона в момент времени t.
Рис. Б.1. Сеть «Инстар» Гроссберга
Много общих идей, используемых в искусственных нейронных сетях, прослеживаются в работах Гроссберга; в качестве примера можно указать конфигурации входных и выходных звезд [I], используемые во многих сетевых парадигмах. Входная звезда, как показано на рис. Б.1, состоит из нейрона, на который подается группа входов через синапсические веса. Выходная звезда, показанная на рис. Б.2, является нейроном, управляющим группой весов. Входные и выходные звезды могут быть взаимно соединены в сети любой сложности; Гроссберг рассматривает их как модель определенных биологических функций. Вид звезды определяет ее название, однако звезды обычно изображаются в сети иначе.
Рис. Б.2. Сеть «Аутстар» Гроссберга
Входная звезда выполняет распознавание образов, т. е. она обучается реагировать на определенный входной вектор Х и ни на какой другой. Это обучение реализуется путем настройки весов таким образом, чтобы они соответствовали входному вектору. Выход входной звезды определяется как взвешенная сумма ее входов, как это описано в предыдущих разделах. С другой точки зрения, выход можно рассматривать как свертку входного вектора с весовым вектором, меру сходства нормализованных векторов. Следовательно, нейрон должен реагировать наиболее сильно на входной образ, которому был обучен.
Процесс обучения выражается следующим образом:
wi(t+1) = wi(t) + a[xi – wi(t)],
где wi – вес входа хi; хi – i–й вход; a – нормирующий коэффициент обучения, который имеет начальное значение 0,1 и постепенно уменьшается в процессе обучения.
После завершения обучения предъявление входного вектора Х будет активизировать обученный входной нейрон. Это можно рассматривать как единый обучающий цикл, если a установлен в 1, однако в этом случае исключается способность входной звезды к обобщению. Хорошо обученная входная звезда будет реагировать не только на определенный единичный вектор, но также и на незначительные изменения этого вектора. Это достигается постепенной настройкой нейронных весов при предъявлении в процессе обучения векторов, представляющих нормальные вариации входного вектора. Веса настраиваются таким образом, чтобы усреднить величины обучающих векторов, и нейроны получают способность реагировать на любой вектор этого класса.
В то время как входная звезда возбуждается всякий раз при появлении определенного входного вектора, выходная звезда имеет дополнительную функцию; она вырабатывает требуемый возбуждающий сигнал для других нейронов всякий раз, когда возбуждается.
Для того чтобы обучить нейрон выходной звезды, его веса настраиваются в соответствии с требуемым целевым вектором. Алгоритм обучения может быть представлен символически следующим образом:
wi(t+1) = wi(t) + b[yi – wi(t)],
где b представляет собой нормирующий коэффициент обучения, который в начале приблизительно равен единице и постепенно уменьшается до нуля в процессе обучения.
Как и в случае входной звезды, веса выходной звезды, постепенно настраиваются над множеством векторов, представляющих собой обычные вариации идеального вектора. В этом случае выходной сигнал нейронов представляет собой статистическую характеристику обучающего набора и может в действительности сходиться в процессе обучения к идеальному вектору при предъявлении только искаженных версий вектора.
В 1957 г. Розенблатт [4] разработал модель, которая вызвала большой интерес у исследователей. Несмотря на некоторые ограничения ее исходной формы, она стала основой для многих современных, наиболее сложных алгоритмов обучения с учителем. Персептрон является настолько важным, что вся гл. 2 посвящена его описанию; однако это описание является кратким и приводится в формате, несколько отличном от используемого в [4].
Персептрон является двухуровневой, нерекуррентной сетью, вид которой показан на рис. Б.3. Она использует алгоритм обучения с учителем; другими словами, обучающая выборка состоит из множества входных векторов, для каждого из которых указан свой требуемый вектор цели. Компоненты входного вектора представлены непрерывным диапазоном значений; компоненты вектора цели являются двоичными величинами (0 или 1). После обучения сеть получает на входе набор непрерывных входов и вырабатывает требуемый выход в виде вектора с бинарными компонентами.
Рис. Б.3. Однослоиная нейронная сеть
Обучение осуществляется следующим образом:
1. Рандомизируются все веса сети в малые величины.
2. На вход сети подается входной обучающий вектор Х и вычисляется сигнал NET от каждого нейрона, используя стандартное выражение
.
3. Вычисляется значение пороговой функции активации для сигнала NET от каждого нейрона следующим образом:
OUTj = 1, если NETj больше чем порогθj,
OUTj = 0 в противном случае.
Здесь θj представляет собой порог, соответствующий нейрону j (в простейшем случае, все нейроны имеют один и тот же порог).
4. Вычисляется ошибка для каждого нейрона посредством вычитания полученного выхода из требуемого выхода:
errorj = targetj – OUTj.
5. Каждый вес модифицируется следующим образом:
Wij(t+1) = wij(t) +axierrorj.
6. Повторяются шаги со второго по пятый до тех пор, пока ошибка не станет достаточно малой.
Как мы видели, персептрон ограничивается бинарными выходами. Уидроу вместе со студентом университета Хоффом расширили алгоритм обучения персептрона на случай непрерывных выходов, используя сигмоидальную функцию [5,6]. Кроме того, они разработали математическое доказательство того, что сеть при определенных условиях будет сходиться к любой функции, которую она может представить. Их первая модель – Адалин – имеет один выходной нейрон, более поздняя модель – Мадалин – расширяет ее на случай с многими выходными нейронами.
Выражения, описывающие процесс обучения Адалина, очень схожи с персептронными. Существенные отличия имеются в четвертом шаге, где используются непрерывные сигналы NET вместо бинарных OUT. Модифицированный шаг 4 в этом случае реализуется следующим образом:
4. Вычисляется ошибка для каждого нейрона посредством вычитания полученного выхода из требуемого выхода:
errorj = targetj – NETj.
В гл. 5 детально описаны статистические методы обучения, поэтому здесь приводится лишь обзор этих методов.
Однослойные сети несколько ограничены с точки зрения проблем, которые они могут решать; однако в течение многих лет отсутствовали методы обучения многослойных сетей. Статистическое обучение обеспечивает путь решения этих проблем.
По аналогии обучение сети статистическими способами подобно процессу отжига металла. В процессе отжига температура металла вначале повышается, пока атомы металла не начнут перемещаться почти свободно. Затем температура постепенно уменьшается и атомы непрерывно стремятся к минимальной энергетической конфигурации. При некоторой низкой температуре атомы переходят на низший энергетический уровень.
В искусственных нейронных сетях полная величина энергии сети определяется как функция определенного множества сетевых переменных. Искусственная переменная температуры инициируется в большую величину, тем самым позволяя сетевым переменным претерпевать большие случайные изменения. Изменения, приводящие к уменьшению полной энергии сети, сохраняются; изменения, приводящие к увеличению энергии, сохраняются в соответствии с вероятностной функцией. Искусственная температура постепенно уменьшается с течением времени и сеть конвергирует в состояние минимума полной энергии.
Существует много вариаций на тему статистического обучения. Например, глобальная энергия может быть определена как средняя квадратичная ошибка между полученным и желаемым выходным вектором из обучаемого множества, а переменными могут быть веса сети. В этом случае сеть может быть обучена, начиная с высокой искусственной температуры, путем выполнения следующих шагов:
1. Подать обучающий вектор на вход сети и вычислить выход согласно соответствующим сетевым правилам.
2. Вычислить значение средней квадратичной ошибки между желаемым и полученным выходными векторами.
3. Изменить сетевые веса случайным образом, затем вычислить новый выход и результирующую ошибку. Если ошибка уменьшилась, оставить измененный вес; если ошибка увеличилась, оставить измененный вес с вероятностью, определяемой распределением Больцмана. Если изменения весов не производится, то вернуть вес к его предыдущему •значению.
4. Повторить шаги с 1 по 3, постепенно уменьшая искусственную температуру.
Если величина случайного изменения весов определяется в соответствии с распределением Больцмана, сходимость к глобальному минимуму будет осуществляться только в том случае, если температура изменяется обратно пропорционально логарифму прошедшего времени обучения. Это может привести к невероятной длительности процесса обучения, поэтому большое внимание уделялось поиску более быстрых методов обучения. Выбором размера шага в соответствии с распределением Коши может быть достигнуто уменьшение температуры, обратно пропорциональное обучающему времени, что существенно уменьшает время, требуемое для сходимости.
Заметим, что существует класс статистических методов для нейронных сетей, в которых переменными сети являются выходы нейронов, а не веса. В гл. 5 эти алгоритмы рассматривались подробно.
В работе [3] описывались интересные и полезные результаты исследований Кохонена на самоорганизующихся структурах, используемых для задач распознавания образов. Вообще эти структуры классифицируют образы, представленные векторными величинами, в которых каждый компонент вектора соответствует элементу образа. Алгоритмы Кохонена основываются на технике обучения без учителя. После обучения подача входного вектора из данного класса будет приводить к выработке возбуждающего уровня в каждом выходном нейроне; нейрон с максимальным возбуждением представляет классификацию. Так как обучение проводится без указания целевого вектора, то нет возможности определять заранее, какой нейрон будет соответствовать данному классу входных векторов. Тем не менее это планирование легко проводится путем тестирования сети после обучения.
Алгоритм трактует набор из n входных весов нейрона как вектор в n-мерном пространстве. Перед обучением каждый компонент этого вектора весов инициализируется в случайную величину. Затем каждый вектор нормализуется в вектор с единичной длиной в пространстве весов. Это делается делением каждого случайного веса на квадратный корень из суммы квадратов компонент этого весового вектора.
Все входные вектора обучающего набора также нормализуются и сеть обучается согласно следующему алгоритму:
1. Вектор Х подается на вход сети.
2. Определяются расстояния Dj (в n-мерном пространстве) между Х и весовыми векторами Wj каждого нейрона. В евклидовом пространстве это расстояние вычисляется по следующей формуле
,
где хi – компонента i входного вектора X, wij – вес входа i нейрона j.
3. Нейрон, который имеет весовой вектор, самый близкий к X, объявляется победителем. Этот весовой вектор, называемый Wc, становится основным в группе весовых векторов, которые лежат в пределах расстояния D от Wc.
4. Группа весовых векторов настраивается в соответствии со следующим выражением:
Wj(t+l) = Wj(t) + a[X – Wj(t)]
для всех весовых векторов в пределах расстояния D от Wc
5. Повторяются шаги с 1 по 4 для каждого входного вектора.
В процессе обучения нейронной сети значения D и a постепенно уменьшаются. Автор [3] рекомендовал, чтобы коэффициент a в начале обучения устанавливался приблизительно равным 1 и уменьшался в процессе обучения до 0, в то время как D может в начале обучения равняться максимальному расстоянию между весовыми векторами и в конце обучения стать настолько маленьким, что будет обучаться только один нейрон.
В соответствии с существующей точкой зрения, точность классификации будет улучшаться при дополнительном обучении. Согласно рекомендации Кохонена, для получения хорошей статистической точности количество обучающих циклов должно быть, по крайней мере, в 500 раз больше количества выходных нейронов.
Обучающий алгоритм настраивает весовые векторы в окрестности возбужденного нейрона таким образом, чтобы они были более похожими на входной вектор. Так как все векторы нормализуются в векторы с единичной длиной, они могут рассматриваться как точки на поверхности единичной гиперсферы. В процессе обучения группа соседних весовых точек перемещается ближе к точке входного вектора. Предполагается, что входные векторы фактически группируются в классы в соответствии с их положением в векторном пространстве. Определенный класс будет ассоциироваться с определенным нейроном, перемещая его весовой вектор в направлении центра класса и способствуя его возбуждению при появлении на входе любого вектора данного класса.
После обучения выполняется классификация: на вход сети поступает испытуемый вектор и вычисляется возбуждение для каждого нейрона. После этого выбирается нейрон с наивысшим возбуждением – это служит индикатором правильной классификации.
1. Grossberg S. 1974. Classical and instrumental learning by neural networks. Progress in theoretical biology, vol. 3, pp. 51–141. New York: Academic Press.
2. Hebb D. O. 1949. Organization of behavior. New York: Science Editions.
3. Kohonen T. 1984. Self–organization and associative memory. Series in Information Sciences, vol. 8. Berlin: Springer verlag.
4. Rosenblatt R. 1959. Principles of neurodynamics. New York: Spartan Books.
5. Widrow B. 1959 Adaptive sampled–data systems, a statistical theory of adaptation. 1959. IRE WESCON Convention Record, part 4. New York: Institute of Radio Engineers.
6. Widrow В., Hoff M. 1960. Adaptive switching circuits. I960. IRE WESCON Convention Record. New York: Institute of Radio Engineers.
ОГЛАВЛЕНИЕ
Предисловие . 4
БЛАГОДАРНОСТИ .............................. 4
Введение ........ 5
ПОЧЕМУ ИМЕННО ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ? ... 5
СВОЙСТВА ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ............... 5
ИСТОРИЧЕСКИЙ АСПЕКТ .................. 7
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ СЕГОДНЯ ................. 10
ПЕРСПЕКТИВЫ НА БУДУЩЕЕ .......... 11
ВЫВОДЫ ..... 12
Глава 1. Основы искусственных нейронных сетей ... 14
БИОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОТОТИП ......... 14
ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН ............. 16
ОДНОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ .......... 19
МНОГОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ .... 20
ТЕРМИНОЛОГИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СХЕМАТИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ......... 22
ПРОЛОГ ...... 25
Глава 2. Персептроны .................... 26
ПЕРСЕПТРОНЫ И ЗАРОЖДЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ................ 26
ПЕРСЕПТРОННАЯ ПРЕДСТАВЛЯЕМОСТЬ ............................ 28
ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА ............. 36
АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСЕПТРОНА ............................... 37
Глава 3. Процедура обратного распространения ...... 41
ВВЕДЕНИЕ В ПРОЦЕДУРУ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ................................. 41
ОБУЧАЮЩИЙ АЛГОРИТМ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ................................... 42
Обзор обучения .......................... 44
ДАЛЬНЕЙШИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ РАЗРАБОТКИ .............. 51
ПРИМЕНЕНИЯ .................................. 52
ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЕ ....................... 52
Глава 4. Сети встречного распространения ................ 55
ВВЕДЕНИЕ В СЕТИ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ..... 55
СТРУКТУРА СЕТИ ............................. 55
НОРМАЛЬНОЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ ................................. 56
ОБУЧЕНИЕ СЛОЯ КОХОНЕНА .......... 58
ОБУЧЕНИЕ СЛОЯ ГРОССБЕРГА ...... 64
СЕТЬ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПОЛНОСТЬЮ ...... 64
ПРИЛОЖЕНИЕ: СЖАТИЕ ДАННЫХ ... 66
ОБСУЖДЕНИЕ .................................. 67
Глава 5. Стохастические методы .................................... 68
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОБУЧЕНИЯ ........ 68
ПРИЛОЖЕНИЯ К ОБЩИМ НЕЛИНЕЙНЫМ ЗАДАЧАМ ОПТИМИЗАЦИИ....................... 75
ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ОБУЧЕНИЕ КОШИ ........ 76
Глава 6. Сети Хопфилда ................. 81
КОНФИГУРАЦИИ СЕТЕЙ С ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ ............. 82
ПРИЛОЖЕНИЯ ................................. 88
ОБСУЖДЕНИЕ .................................. 88
ВЫВОДЫ ..... 88
Глава 7. Двунаправленная ассоциативная память .... 88
СТРУКТУРА ДАП .............................. 88
ВОССТАНОВЛЕНИЕ ЗАПОМНЕННЫХ АССОЦИАЦИЙ ............ 88
КОДИРОВАНИЕ АССОЦИАЦИЙ ....... 88
ЕМКОСТЬ ПАМЯТИ ........................... 88
НЕПРЕРЫВНАЯ ДАП ........................ 88
АДАПТИВНАЯ ДАП ........................... 88
КОНКУРИРУЮЩАЯ ДАП ................... 88
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .................................. 88
Глава 8. Адаптивная резонансная теория .................... 88
АРХИТЕКТУРА APT ........................... 88
РЕАЛИЗАЦИЯ APT ........................... 88
ПРИМЕР ОБУЧЕНИЯ СЕТИ APT ....... 88
ХАРАКТЕРИСТИКИ APT .................... 88
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .................................. 88
Глава 9. Оптические нейронные сети ............................. 88
ВЕКТОРНО-МАТРИЧНЫЕ УМНОЖИТЕЛИ .............................. 88
ГОЛОГРАФИЧЕСКИЕ КОРРЕЛЯТОРЫ .................................. 88
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .................................. 88
Глава 10. Когнитрон и неокогнитрон .............................. 88
КОГНИТРОН 88
НЕОКОГНИТРОН .............................. 88
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .................................. 88
Приложение А. Биологические нейронные сети .......... 88
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 88
ОРГАНИЗАЦИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА ........................... 88
КОМПЬЮТЕРЫ И ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ ............................. 88
Приложение Б. Алгоритмы обучения .............................. 88
ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ И БЕЗ УЧИТЕЛЯ ........................... 88
МЕТОД ОБУЧЕНИЯ ХЭББА .............. 88
ВХОДНЫЕ И ВЫХОДНЫЕ ЗВЕЗДЫ ... 88
ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА ............. 88
МЕТОД ОБУЧЕНИЯ УИДРОУ-ХОФФА .................................... 88
МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ОБУЧЕНИЯ ........................... 88
САМООРГАНИЗАЦИЯ ...................... 88
Добавлено: 2006-11-10 |
© Павел Гуданец 2004-2021 гг. ![]() |
При информационной поддержке: Институт Транспорта и Связи |