Моделирование иерархических структур обработки информации
Рассмотрим иерархическую структуру информации на примере использования психологического теста для оценки психологических качеств сотрудников и влияния этих качеств на эффективность работы фирмы. В нейронной сети иерархическим уровням обработки информации соответствуют слои, поэтому далее будем использовать термины "слой нейронной сети" и "иерархический уровень обработки информации" как синонимы. Рецепторы дают информацию по ответам сотрудника на опросник, нейроны 1-го слоя дают оценку психологических качеств и сигнал с их аксонов является входным для нейронов 2-го слоя, дающих оценку качества работы фирмы. В семантической информационной модели существует три варианта моделирования подобных иерархических структур обработки информации:
1. Заменить все слои одним слоем и выявлять зависимости непосредственно между исходными данными с первичных рецепторов и интересующими итоговыми оценками, например, ответами сотрудников на вопросы и результатами работы фирмы. Этот подход эффективен с прагматической точки зрения, но дает мало информации для теоретических обобщений.
2. Каждый слой моделируется отдельной семантической информационной моделью, включающей свои классификационные и описательные шкалы и градации, обучающую выборку, матрицы абсолютных частот и информативностей. Вся система иерархической обработки информации моделируется системой этих моделей, взаимосвязанных друг с другом по входу-выходу: результаты классификации объектов обучающей выборки 1-й моделью рассматриваются как свойства этих объектов во 2-й модели, в которой они используются для классификации 2-го уровня. Например, психологические качества сотрудников, установленные в результате психологического тестирования, рассматриваются как свойства сотрудников, влияющие на эффективность работы фирмы. Данный подход эффективен и с прагматической, и с теоретической точек зрения, но является громоздким в программной реализации.
3. Моделирование каждого слоя соответствующими подматрицами матриц абсолютных частот и информативностей (таблица 22).
Рассмотрим иерархическую структуру информации на примере использования психологического теста для оценки психологических качеств сотрудников и влияния этих качеств на эффективность работы фирмы. В нейронной сети иерархическим уровням обработки информации соответствуют слои, поэтому далее будем использовать термины "слой нейронной сети" и "иерархический уровень обработки информации" как синонимы. Рецепторы дают информацию по ответам сотрудника на опросник, нейроны 1-го слоя дают оценку психологических качеств и сигнал с их аксонов является входным для нейронов 2-го слоя, дающих оценку качества работы фирмы. В семантической информационной модели существует три варианта моделирования подобных иерархических структур обработки информации:
1. Заменить все слои одним слоем и выявлять зависимости непосредственно между исходными данными с первичных рецепторов и интересующими итоговыми оценками, например, ответами сотрудников на вопросы и результатами работы фирмы. Этот подход эффективен с прагматической точки зрения, но дает мало информации для теоретических обобщений.
2. Каждый слой моделируется отдельной семантической информационной моделью, включающей свои классификационные и описательные шкалы и градации, обучающую выборку, матрицы абсолютных частот и информативностей. Вся система иерархической обработки информации моделируется системой этих моделей, взаимосвязанных друг с другом по входу-выходу: результаты классификации объектов обучающей выборки 1-й моделью рассматриваются как свойства этих объектов во 2-й модели, в которой они используются для классификации 2-го уровня. Например, психологические качества сотрудников, установленные в результате психологического тестирования, рассматриваются как свойства сотрудников, влияющие на эффективность работы фирмы. Данный подход эффективен и с прагматической, и с теоретической точек зрения, но является громоздким в программной реализации.
3. Моделирование каждого слоя соответствующими подматрицами матриц абсолютных частот и информативностей (таблица 34).
Таблица 22 – ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ, СООТВЕТСТВУЮЩАЯ ТРЕХСЛОЙНОЙ НЕЛОКАЛЬНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
|
Рецепторы – факторы, влияющие на поведение объекта управления |
Нейроны - будущие состояния объекта управления |
Дифференцирующая способность входного сигнала |
||
|
Нейроны 1-го слоя: психологические качества сотрудников |
Нейроны 2-го слоя: успешность деятельности сотрудника |
Нейроны 3-го слоя: успешность деятельности фирмы |
||
|
Рецепторы 1-го слоя: ответы сотрудников на вопросы анкеты |
Весовые коэффициенты 1-го слоя |
– – – |
– – – |
|
|
Рецепторы 2-го слоя: психологические качества сотрудников |
– – – |
Весовые коэффициенты 2-го слоя |
– – – |
|
|
Рецепторы 3-го слоя: успешность деятельности сотрудника |
– – – |
– – – |
Весовые коэффициенты 3-го слоя |
|
|
Степень обученности нейрона |
Степень обученности нейронной сети |
Шаг n: расчет весовых коэффициентов n-го слоя, идентификация объектов обучающей выборки в нейронах n-го слоя, если слой (n+1) существует, то занесение в обучающую выборку в качестве свойств объектов (n+1)-го слоя результатов их идентификации в нейронах n-го слоя.
Примечание: в таблице 22 представлена именно логическая
структура данных, т.е. в реальных базах данных нет записей, содержащих информацию о влиянии рецепторов n-го слоя на нейроны слоев, номера которых не равны n.
Примечание: в таблице 34 представлена именно логическая
структура данных, т.е. в реальных базах данных нет записей, содержащих информацию о влиянии рецепторов n-го слоя на нейроны слоев, номера которых не равны n.
Этот вариант обладает преимуществами первых двух и преодолевает их недостатки. В нем применяется следующий итерационный алгоритм послойного расчета, где n={1, 2, …, N}, N – количество слоев нейронной сети:
Шаг n: расчет весовых коэффициентов n-го слоя, идентификация объектов обучающей выборки в нейронах n-го слоя, если слой (n+1) существует, то занесение в обучающую выборку в качестве свойств объектов (n+1)-го слоя результатов их идентификации в нейронах n-го слоя.
Таблица 34 – ЛОГИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ДАННЫХ, СООТВЕТСТВУЮЩАЯ ТРЕХСЛОЙНОЙ НЕЛОКАЛЬНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
|
Рецепторы – факторы, влияющие на поведение объекта управления |
Нейроны - будущие состояния объекта управления |
Дифференцирующая способность входного сигнала |
||
|
Нейроны 1-го слоя: психологические качества сотрудников |
Нейроны 2-го слоя: успешность деятельности сотрудника |
Нейроны 3-го слоя: успешность деятельности фирмы |
||
|
Рецепторы 1-го слоя: ответы сотрудников на вопросы анкеты |
Весовые коэффициенты 1-го слоя |
– – – |
– – – |
|
|
Рецепторы 2-го слоя: психологические качества сотрудников |
– – – |
Весовые коэффициенты 2-го слоя |
– – – |
|
|
Рецепторы 3-го слоя: успешность деятельности сотрудника |
– – – |
– – – |
Весовые коэффициенты 3-го слоя |
|
|
Степень обученности нейрона |
Степень обученности нейронной сети |
