Kretov Nikolai Nikolaevich: 신경망 지능은 신화인가 현실인가?
현재 다양한 생산 활동에서 상황을 평가하고 때로는 사람을 위해 매우 복잡한 결정을 내릴 수 있는 사람의 손을 대체해야 할 때 시장에서 어떻게든 할 수 있는 첨단 기술 제조업체 간에 투쟁이 있습니다. 지적 작업을 수행합니다.
이미 서구 및 기타 선진국에서는 신경망과 같은 기술이 사용됩니다. 많은 과학자들에 따르면 신경망은 컴퓨팅의 미래입니다. 그렇다면 신경망이란 무엇입니까?
신경망은 상호 연결된 시뮬레이션된 뉴런(인간의 뇌에 위치한 뉴런 모델)입니다. 이 구조를 사용하면 입력 데이터를 분석하고 계산 결과를 출력할 수 있습니다. 네트워크 입력의 수는 처리해야 하는 데이터의 양과 같으며 출력의 수는 문제에 대한 솔루션을 얻는 데 필요한 형식에 따라 다릅니다. 신경망의 도움으로 거의 모든 문제를 해결할 수 있습니다.
신경망 문제의 자주 언급되는 예는 패턴 인식 문제입니다. 그림(흑백이라고 가정해 봅시다)은 문자를 보여줍니다. 우리의 임무는 이 편지를 인식하는 것입니다. 이것은 신경망의 일반적인 작업이며 다른 기술을 사용하여 해결하기가 매우 어렵습니다. 그리고 이 작업을 신경망 언어로 번역하는 것은 매우 쉽습니다. 30 * 30 픽셀의 흑백 이미지가 있다고 가정하고 신경망에는 900개의 입력이 있고 각 입력은 0 또는 1(주어진 픽셀의 색상에 따라 다름) 계산 결과로 33개의 출력(하나의 출력 - 문자)이 있을 것이며, 신호는 그림에 표시된 문자를 나타내는 출력에 나타나야 합니다(만약 우리가 가장 강한 경우 아날로그 신호 사용).
그러나 신경망 자체는 문제를 올바르게 해결할 수 없으므로 우선 훈련이 필요합니다. 즉, 이 작업에 맞게 조정합니다(가중치 조정). 신경망을 배우는 것은 아이에게 가르치는 것과 같습니다. 한 글자를 보여주고 네트워크의 출력을 봅니다. 출력이 틀리면 신경망이 정답을 많이 주는 순간까지 필요한 가중치 등을 수정합니다. 신경망이 훈련되면 상황이 낯설더라도 올바른 결정을 내릴 수 있습니다(문자가 약간 왜곡됨).
우리는 가장 단순한 신경망의 토폴로지를 고려했습니다.
이것은 미래에 그의 많은 활동에서 사람을 대체할 가능성이 있는 계산 과학의 매우 유망한 영역입니다.
문헌에 대한 참조.