Формирование (создание) нейронной сети

Для решения разных практических задач требуются различные модели нейронных сетей. Модель нейронной сети определяется моделями нейронов и структурой связей сети.

Программы-имитаторы в зависимости от структуры связей реализуют следующие группы нейронных сетей:

1. Многослойные нейронные сети. Нейроны в таких сетях делятся на группы с общим входным сигналом – слои. Различают несколько типов связей между слоями с номерами q и (q+ р):

· последовательные (р= 1);

· прямые (р > 1);

· обратные (р <0).

Связи между нейронами одного слоя называют латеральными (боковыми).

2. Полносвязные нейронные сети. Каждый нейрон в полносвязных сетях связан со всеми остальными. На каждом такте функционирования сети на входы нейронов подается внешний входной сигнал и выходы нейронов предыдущего такта.

3. Нейронные сети с локальными связями. Нейроны в таких сетях располагаются в узлах прямоугольной или гексагональной решетки. Каждый нейрон связан с небольшим числом (4, 6 или 8) своих топологических соседей.

4. Неструктурированные нейронные сети. К этой группе относятся все модели нейронных сетей, которые нельзя отнести ни к одной из предыдущих групп.

Модели реализуемых программами-имитаторами нейронов чрезвычайно разнообразны. В простейшем случае нейроны первого порядка выполняют взвешенное суммирование компонентов входного вектора и нелинейное преобразование результата суммирования. В моделях нейронов используются различные варианты нелинейных преобразований. Наиболее часто используются сигмоидальные, кусочно-линейные и пороговые функции активации. В сети все нейроны могут иметь как одинаковые (гомогенная сеть), так и различные функции активации (гетерогенная сеть).

Для построения нейронной сети, ориентированной на решение конкретной задачи, используются процедуры формирования нейронных сетей, которые обеспечивают ввод указанных характеристик моделей нейронов и структур нейронных сетей.

Каждая группа моделей нейронных сетей может быть использована для решения лишь некоторого ограниченного класса практических задач. Так, многослойные и полносвязные нейронные сети с сигмоидальными передаточными функциями используются для распознавания образов и адаптивного управления; нейронные сети с локальными связями - для обработки изображений и некоторых других частных задач. Для решения задач линейной алгебры используются многослойные сети с особыми передаточными функциями.

Лишь для небольшого числа моделей нейронных сетей существует строгое математическое обоснование возможности их применения для решения конкретных практических задач. В наибольшей степени теоретически проработаны двухслойные нейронные сети с сигмоидальными передаточными функциями.