Методы искусственного интеллекта для машинного перевода текстов. Роганов В.Р - 38 стр.

UptoLike

38
синаптической связи j-ого нейрона. Таким образом, процесс, происходящий в
ИНС, может быть записан в матричной форме:
Y=F(XW) (6)
где X и Yсоответственно входной и выходной сигнальные векторы,
F(V) – активационная функция, применяемая поэлементно к компонентам
вектора V.
Теоретически число слоев и число нейронов в каждом слое может
быть
произвольным, однако фактически оно ограничено ресурсами компьютера или
специализированной микросхемы, на которых обычно реализуется ИНС. Чем
сложнее ИНС, тем масштабнее задачи, подвластные ей.
Выбор структуры ИНС осуществляется в соответствии с особенностями и
сложностью задачи. Для решения некоторых отдельных типов задач уже суще-
ствуют оптимальные, на сегодняшний день, конфигурации. Если
же задача не
может быть сведена ни к одному из известных типов, разработчику приходится
решать сложную проблему синтеза новой конфигурации. При этом он руково-
дствуется несколькими основополагающими принципами: возможности сети
возрастают с увеличением числа ячеек сети, плотности связей между ними и
числом выделенных слоев; введение обратных связей наряду с увеличением
возможностей
сети поднимает вопрос о динамической устойчивости сети;
сложность алгоритмов функционирования сети (в том числе, например, введе-
ние нескольких типов синапсоввозбуждающих, тормозящих и др.) также спо-
собствует усилению мощи ИНС. Вопрос о необходимых и достаточных свойст-
вах сети для решения того или иного рода задач представляет собой целое на-
правление
нейрокомпьютерной науки. Так как проблема синтеза ИНС сильно
зависит от решаемой задачи, дать общие подробные рекомендации затрудни-
тельно. В большинстве случаев оптимальный вариант получается на основе ин-
туитивного подбора.
Очевидно, что процесс функционирования ИНС, то есть сущность дейст-
вий, которые она способна выполнять, зависит от величин синаптических свя-
зей, поэтому, задавшись
определенной структурой ИНС, отвечающей какой-
синаптической связи j-ого нейрона. Таким образом, процесс, происходящий в
ИНС, может быть записан в матричной форме:
                            Y=F(XW)                                     (6)
где X и Y – соответственно входной и выходной сигнальные векторы,
   F(V) – активационная функция, применяемая поэлементно к компонентам
           вектора V.
    Теоретически число слоев и число нейронов в каждом слое может быть
произвольным, однако фактически оно ограничено ресурсами компьютера или
специализированной микросхемы, на которых обычно реализуется ИНС. Чем
сложнее ИНС, тем масштабнее задачи, подвластные ей.
    Выбор структуры ИНС осуществляется в соответствии с особенностями и
сложностью задачи. Для решения некоторых отдельных типов задач уже суще-
ствуют оптимальные, на сегодняшний день, конфигурации. Если же задача не
может быть сведена ни к одному из известных типов, разработчику приходится
решать сложную проблему синтеза новой конфигурации. При этом он руково-
дствуется несколькими основополагающими принципами: возможности сети
возрастают с увеличением числа ячеек сети, плотности связей между ними и
числом выделенных слоев; введение обратных связей наряду с увеличением
возможностей сети поднимает вопрос о динамической устойчивости сети;
сложность алгоритмов функционирования сети (в том числе, например, введе-
ние нескольких типов синапсов – возбуждающих, тормозящих и др.) также спо-
собствует усилению мощи ИНС. Вопрос о необходимых и достаточных свойст-
вах сети для решения того или иного рода задач представляет собой целое на-
правление нейрокомпьютерной науки. Так как проблема синтеза ИНС сильно
зависит от решаемой задачи, дать общие подробные рекомендации затрудни-
тельно. В большинстве случаев оптимальный вариант получается на основе ин-
туитивного подбора.
    Очевидно, что процесс функционирования ИНС, то есть сущность дейст-
вий, которые она способна выполнять, зависит от величин синаптических свя-
зей, поэтому, задавшись определенной структурой ИНС, отвечающей какой-

                                                                         38