Введение в искусственные нейронные сети
Интеллектуальные системы на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) позволяют с успехом решать проблемы распознавания образов, выполнения прогнозов, оптимизации, ассоциативной памяти и управления. Известны и иные, более традиционные подходы к решению этих проблем, однако они не обладают необходимой гибкостью за пределами ограниченных условий. ИНС дают многообещающие альтернативные решения, и многие приложения выигрывают от их использования. Данная статья является введением в современную проблематику ИНС и содержит обсуждение причин их стремительного развития. Здесь описаны также основные принципы работы биологического нейрона и его искусственной вычислительной модели. Несколько слов будет сказано о нейросетевых архитектурах и процессах обучения ИНС. Венчает статью знакомство с проблемой распознавания текста — наиболее успешной реализацией ИНС.
Длительный период эволюции придал мозгу человека много качеств, которые отсутствуют как в машинах с архитектурой фон Неймана, так и в современных параллельных компьютерах. К ним относятся:
• массовый параллелизм;
• распределенное представление информации и вычисления;
• способность к обучению и способность к обобщению;
• адаптивность;
• свойство контекстуальной обработки информации;
• толерантность к ошибкам;
• низкое энергопотребление.
Можно предположить, что приборы, построенные на тех же принципах, что и биологические нейроны, будут обладать перечисленными характеристиками.