Ж елезны! поток
Рис 3
рится и прекращ ает поворот влево, дру-
гая ячейка в свое время стопорится и сни-
м ает 1-вольтовый сигнал поворота влево.
В подходящее (а правильнее, рассчитан-
ное) время третья ячейка выходит из сту-
пора (нет долгое время сигнала — пошло
усиление) и подает сигнал поворота впра-
во. Четвертая ячейка управляет поворо-
том вправо и такж е стопорится через
90 градусов. Теперь третья ячейка снова
входит в ступор и снимает 1-вольтовый сиг-
нал поворота вправо. За ней снимается
«с тормозов» вторая ячейка и требует по-
ворота влево. Первая ячейка «отдала под
козырек» и начинает фазу поворота до
ожидаемого ступора И так далее. Всего
четыре ячейки, и робот так разумно дви-
гается вправо-влево.
Надеюсь, общий принцип работы нейро-
сети ясен. Надеюсь также, не менее ясно,
что здесь вообще значит понятие «обучение».
Век живи - век учись
Вопрос второй:
«Слышал, что сущест-
вуют самообучающиеся сети, то есть они
обучаются самостоятельно в процессе экс-
плуатации. Как это
возм ож но?
Как сеть
может сама понять, что она ошиблась? И
что вообще такое ошибка? Может, я че-
го-то недопонял? Но фраза дословно зву-
чала так: «.
..Существуют алгоритмы обу-
чения с учителем и без него. В первом слу-
чае в выработке весовых коэффициентов
(обучении) участвует человек, а во вто-
ром
— сеть
справляется сама.
..» («Нерв-
ные компьютеры», МК, №39(262)».
Алгоритм обучения с учителем — это,
в принципе, тот же пример с роб отом
«вправо-влево». Чтобы роботу начать пе-
реносить детали на 95 градусов, человек
должен ему указать, что в таких-то ячей-
ках необходимо установить такую-то сте-
пень усиления-торможения, иначе входные
резисторы ячеек будут достигать макси-
м ального сопротивления р анее точки
«95 градусов».
Сам ообучаю щ иеся сети — это уже м о-
дифицированные нейросети, где ячейка
содержит входы, управляющ ие непосред-
ственно функциями усиления-торможения.
Допустим, р об от передвигается вперед-
назад о т стены к стене Пусть расстоя-
ние между стенами — 2 метра. Пусть в
какой-то момент одна стена приблизи-
лась, сократив расстояние до 1 метра.
Блок нейросети, ведающий зам ером о б -
ласти передвижения, должен перенастро-
ить функции усиления-торможения (имен-
но функции, а не весовые коэффициен-
ты) тех ячеек, которые управляют двига-
телями робота. Задача блока — как бы
сообщ ить ячейкам, что теперь за 1 метр,
а не за 2 м етра перемещ ения робота
входные резисторы должны достигать мак-
симальных сопротивлений. Для этого блок
посылает на соответствующ ие входы тех
ячеек положительные (плюсовые) сигна-
лы, говорящ ие о том, что степень (вели-
чину дискретности) возрастания весовых
коэффициентов надо повысить. Если же
область передвижения роб ота не сокра-
тилась, а, наприм ер, расш ирилась до
10 метров, то на указанны е входы посту-
пят отрицательные сигналы определен-
ного уровня, указы ваю щ ие на величину
погашения (уменьшения) функций усиле-
ния-торможения. В результате управляю -
щие движителями ячейки будут стопорить-
ся ровно за то время, за которое р о б о т
проезж ает 10-ти метров.
Что касается того, сможет ли нейро- ■
сеть понять ошибку, тут, думаю, ответ од-
нозначный — нет. Чтобы понять ошибку,
нужно осмыслить как ее причину, так и по-
следствия. Нейросеть не мыслит. Анализи-
рует? М ож ет быть. О днако это не мысли-
тельный анализ. Есть теория ош ибок —
раздел математической статистики, кото-
рый посвящен численному определению
величин по данным измерений. Так вот, по
его методикам можно выявить и оценить
погрешность измерений, скажем, области
передвижения робота. Тогда нейросеть
способна будет «исправиться» при толч-
ках робота о стену. Н о разве это мысли-
тельный анализ ош ибки?
Вопрос третий:
«Слышал, что есть рас-
тущие сети, которые во время эксплуата-
ции самостоятельно добавляют нейроны в
нужные места сети и устанавливают необ-
ходимые связи для решения данной зада-
чи. Как это возможно? Как сеть узнает, где
нужен нейрон? Существует ли механизм
уничтожения лишних нейронов?»
Для всего этого нужно научиться осмыс-
ливать, то есть не только проанализировать
суть задчи, но и принять во внимание воз-
можные ошибки. И как это будет делать
нейросеть? О н а ошибку не всегда в состоя-
нии понять, тем более, осмыслить свое соб-
ственное устройство. Конечно, адаптивная
система, сохраняющая работоспособность
при непредвиденных изменениях свойств
управляемого объекта (а также целей управ-
ления или окружающей среды) путем сме-
ны алгоритма функционирования, — это
очень хорошо, только сомнительно, что на
такое способна сам а нейросеть.
А к растущ им сетям мы действительно
потихоньку двигаемся. И вообщ е, модифи-
кации нейросетей — свидетельство тому,
что начальная установка исключительно
на функции усиления-торможения оказалась
провальной. Ячейки нейросетей все боль-
ше превращ аются в нейрочипы, приобре-
тая функции селекции, интеграции, запо-
минания и прочей обработки сигналов,
отодвигая усиление-торможение на зад-
ний план. Пожалуй, подходящий для соз-
дания розумных систем программный ней-
рон — это не тривиальная ячейка нейро-
сети, а сложный объект, то есть нейрочип.
И на сегодня подобные устройства (как в
аппаратном исполнении, хоть в программ-
ном) ещ е не оформились окончательно
Н о ждем со дня на день.
М
К
подаруио
1
к
о мп а н
і
Мегапол
V
У
■■а ■
(www.mpol.com.ua)
..••»■Л
Подробиці на сайті \лплг\лг.піроІ.сот.ил зСо за тел. 8 (044) 230-8220
Вручення призів відбудеться на "Дні "Моего кпмпмотера'” , переможців визначить компетентна журі "Моего кпмпмотера" та компанії "Мвгапол
Ш
Г
предыдущая страница 27 Мой Компьютер 2004 52 читать онлайн следующая страница 29 Мой Компьютер 2004 52 читать онлайн Домой Выключить/включить текст