Опубликован: 22.04.2006 | Уровень: специалист | Доступ: свободно
Лекция 11:
Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети
Аннотация: В лекции описывается метод нейронных сетей. Рассмотрены элементы и архитектура, процесс обучения и явление переобучения нейронной сети. Описана такая модель нейронной сети как персептрон. Приведен пример решения задачи при помощи аппарата нейронных сетей.
Ключевые слова: нейронная сеть, neural network, направленный граф, автоматизация, идентификация, распознавание, самообучающаяся система, слой, информация, Data, обучение без учителя, самоорганизующаяся карта, база данных, определение, искусственный нейрон, нейрон, функция, нелинейный преобразователь, функция активации, выход, точка ветвления, синапс, аксон, связь, активационная функция, ПО, слоистая нейронная сеть, персептрон, базисные функции, когнитрон, неокогнитрон, очередь, сеть, входной, выходной, скрытый, входной нейрон, input, neuron, скрытый нейрон, hidden, выходной нейрон, output, внутренние параметры, алгоритм, эпоха, итерация, множества, обучающая выборка, линейная модель, аналитик, разность, ошибка обучения, функция ошибок, целевая функция, переобучение, точность прогноза, деление, MLP, метод обратного распространения ошибки, propagate, невязка, программное обеспечение, кредит, площадь, пользователь, визуализатор, таблица, граф, анализ, значение, Toolbox, переменная, сеть обратного распространения, синтаксис, массив, SI, метод наименьших квадратов, net, SSE, MAT, конструирование
Идея нейронных сетей родилась в рамках теории искусственного интеллекта, в результате попыток имитировать способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки.
Нейронные сети (Neural Networks) - это модели биологических нейронных сетей мозга, в которых нейроны имитируются относительно простыми, часто однотипными, элементами (искусственными нейронами).
Нейронная сеть может быть представлена направленным графом с взвешенными связями, в котором искусственные нейроны являются вершинами, а синаптические связи - дугами.
Нейронные сети широко используются для решения разнообразных задач.
Среди областей применения нейронных сетей - автоматизация процессов распознавания образов, прогнозирование, адаптивное управление, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти, обработка аналоговых и цифровых сигналов, синтез и идентификация электронных цепей и систем.
С помощью нейронных сетей можно, например, предсказывать объемы продаж изделий, показатели биржевого рынка, выполнять распознавание сигналов, конструировать самообучающиеся системы.
Модели нейронных сетей могут быть программного и аппаратного исполнения. Мы будем рассматривать сети первого типа.
Если говорить простым языком, слоистая нейронная сеть представляет собой совокупность нейронов, которые составляют слои. В каждом слое нейроны между собой никак не связаны, но связаны с нейронами предыдущего и следующего слоев. Информация поступает с первого на второй слой, со второго - на третий и т.д.
Среди задач Data Mining, решаемых с помощью нейронных сетей, будем рассматривать такие:
- Классификация (обучение с учителем). Примеры задач классификации: распознавание текста, распознавание речи, идентификация личности.
- Прогнозирование. Для нейронной сети задача прогнозирования может быть поставлена таким образом: найти наилучшее приближение функции, заданной конечным набором входных значений (обучающих примеров). Например, нейронные сети позволяют решать задачу восстановления пропущенных значений.
- Кластеризация (обучение без учителя). Примером задачи кластеризации может быть задача сжатия информации путем уменьшения размерности данных. Задачи кластеризации решаются, например, самоорганизующимися картами Кохонена. Этим сетям будет посвящена отдельная лекция.
Рассмотрим три примера задач, для решения которых возможно применение нейронных сетей.
Медицинская диагностика. В ходе наблюдения за различными показателями состояния пациентов накоплена база данных. Риск наступления осложнений может соответствовать сложной нелинейной комбинации наблюдаемых переменных, которая обнаруживается с помощью нейросетевого моделирования.
Прогнозирование показателей деятельности фирмы (объемы продаж). На основе ретроспективной информации о деятельности организации возможно определение объемов продаж на будущие периоды.
Предоставление кредита. Используя базу данных о клиентах банка, применяя нейронные сети, можно установить группу клиентов, которые относятся к группе потенциальных "неплательщиков".
