Нейрокомпьютер. Проект стандарта

Description

В книге предпринята попытка описать различные сети, алгоритмы обучения и другие компоненты идеального нейрокомпьютера на едином языке. Такой подход преследует две цели. Во-первых, сделать нейросетевые программы совместимыми по способу описания нейронных сетей и сопутствующих компонентов, что сильно упростит жизнь пользователям нейросетевых приложений. Во-вторых, единый подход к описанию позволяет корректно сравнивать различные архитектуры нейронных сетей и алгоритмов обучения. Возможность сравнения, в свою очередь, позволит приступить к построению единой теории нейронных сетей.Для специалистов по нейроинформатике, экспертным системам, разработчиков программного обеспечения, а также для широкого круга пользователей, интересующихся нейронными сетями. Из предисловия:Многолетние усилия многих исследовательских групп привели к тому, что к настоящему моменту накоплено большое число различных «правил обучения» и архитектур нейронных сетей. До сих пор эти правила, архитектуры, системы оценки и интерпретации, приемы использования и другие интеллектуальные находки существуют в виде «зоопарка» сетей. Мы предлагаем систематизировать «зоопарк». Для этого полезен такой подход: каждая нейронная сеть из зоопарка должна быть представлена как реализованная на идеальном нейрокомпьютере, имеющем заданную структуру. В данной книге описана функциональная структура идеального нейрокомпьютера для реализации большинства нейронных сетей одного из крупных отделов «зоопарка». Предлагаемый в этой работе проект стандарта ориентирован в первую очередь на сети, обучаемые по методу обратного распространения ошибки, но в приведенных примерах показана применимость этого стандарта и для других типов нейронных сетей – сетей ассоциативной памяти (Хопфилд) и сетей, обучающихся без учителя (Кохонен). Предлагается два уровня стандартизации. Первый уровень состоит в создании единого языка описания функциональных компонент нейрокомпьютера. При этом не важно кем и для каких компьютеров был разработан программный имитатор. Возможность иметь внешнее, по отношению к программному имитатору, описание всех основных компонент нейрокомпьютера призвана облегчить разработку и распространение архитектур нейронных сетей, правил интерпретации ответов и их оценки, алгоритмов обучения, методов контрастирования (скелетонизации) и т.д. При этом результат становится не зависящим от программы, при помощи которой он был получен, и воспроизводимым другими исследователями. Второй уровень предлагаемого проекта стандарта предусматривает возможность взаимозамены различных компонент в пределах одной программы. Предполагается, что возможно использование компонент одного разработчика программ совместно с компонентами, разработанными другими разработчиками. Этот стандарт по своему применению существенно уже первого, поскольку возможности переноса разработок между различными вычислительными платформами сильно ограничены. Для специалистов по нейроинформатике, экспертным системам, разработчиков программного обеспечения, а также для широкого круга пользователей, интересующихся нейронными сетями.