Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» - страница 59

Из анализа литературы и опыта работы группы НейроКомп можно сформулировать следующие задачи, решаемые с помощью контрастирования нейронных сетей.

1. Упрощение архитектуры нейронной сети.

2. Уменьшение числа входных сигналов.

3. Сведение параметров нейронной сети к небольшому набору выделенных значений.

4. Снижение требований к точности входных сигналов.

5. Получение явных знаний из данных.

Далее в этом разделе все перечисленные выше задачи рассмотрены более подробно.

Стремление к упрощению архитектуры нейронных сетей возникло из попытки ответить на следующие вопрос: «Сколько нейронов нужно использовать и как они должны быть связаны друг с другом?» При ответе на этот вопрос существует две противоположные точки зрения. Одна из них утверждает, что чем больше нейронов использовать, тем более надежная сеть получится. Сторонники этой позиции ссылаются на пример человеческого мозга. Действительно, чем больше нейронов, тем больше число связей между ними, и тем более сложные задачи способна решить нейронная сеть. Кроме того, если использовать заведомо большее число нейронов, чем необходимо для решения задачи, то нейронная сеть точно обучится. Если же начинать с небольшого числа нейронов, то сеть может оказаться неспособной обучиться решению задачи, и весь процесс придется повторять сначала с большим числом нейронов. Эта точка зрения (чем больше — тем лучше) популярна среди разработчиков нейросетевого программного обеспечения. Так, многие из них как одно из основных достоинств своих программ называют возможность использования любого числа нейронов.

Рис. 1. Аппроксимация табличной функции

Вторая точка зрения опирается на такое «эмпирическое» правило: чем больше подгоночных параметров, тем хуже аппроксимация функции в тех областях, где ее значения были заранее неизвестны. С математической точки зрения задачи обучения нейронных сетей сводятся к продолжению функции заданной в конечном числе точек на всю область определения. При таком подходе входные данные сети считаются аргументами функции, а ответ сети — значением функции. На рис. 1 приведен пример аппроксимации табличной функции полиномами 3-й (рис. 1.а) и 7-й (рис. 1.б) степеней. Очевидно, что аппроксимация, полученная с помощью полинома 3-ей степени больше соответствует внутреннему представлению о «правильной» аппроксимации. Несмотря на свою простоту, этот пример достаточно наглядно демонстрирует суть проблемы.

Второй подход определяет нужное число нейронов как минимально необходимое. Основным недостатком является то, что это, минимально необходимое число, заранее неизвестно, а процедура его определения путем постепенного наращивания числа нейронов весьма трудоемка. Опираясь на опыт работы группы НейроКомп в области медицинской диагностики [18, 49–52, 73, 91, 92, 161, 162, 166, 183–188, 191–209, 256, 296–299, 317, 318, 344–349, 354, 364], космической навигации и психологии можно отметить, что во всех этих задачах ни разу не потребовалось более нескольких десятков нейронов.

Подводя итог анализу двух крайних позиций, можно сказать следующее: сеть с минимальным числом нейронов должна лучше («правильнее», более гладко) аппроксимировать функцию, но выяснение этого минимального числа нейронов требует больших интеллектуальных затрат и экспериментов по обучению сетей. Если число нейронов избыточно, то можно получить результат с первой попытки, но существует риск построить «плохую» аппроксимацию. Истина, как всегда бывает в таких случаях, лежит посередине: нужно выбирать число нейронов большим, чем необходимо, но не намного. Это можно осуществить путем удвоения числа нейронов в сети после каждой неудачной попытки обучения. Наиболее надежным способом оценки минимального числа нейронов является использование процедуры контрастирования. Кроме того, процедура контрастирования позволяет ответить и на второй вопрос: какова должна быть структура сети.

Как уже отмечалось ранее, основная сложность в аппаратной реализации нейронных сетей — большое число связей между элементами. В связи с этим, задача уменьшения числа связей (упрощения архитектуры нейронной сети) приобретает особенную важность. Во многих приложениях, выполненных группой НейроКомп [18, 49–52, 65, 73, 91, 92, 161, 162, 166, 183–188, 191–209, 256, 286, 296–299, 300–302, 317, 318, 344–348, 354, 364, 367] в ходе процедуры контрастирования число связей уменьшалось в 5-10 раз. Кроме того, при этом уменьшалось общее число элементов. Такое кардинальное упрощение архитектуры нейронной сети резко упрощает ее аппаратную реализацию.