Интеллектуальные информационные системы

         

Возможность решения простых задач классификации непосредственно одним нейроном


Представим себе, что необходимо решать задачу определения пола студентов по их внешне наблюдаемым признакам.

Есть, конечно, и более надежные способы, но мы их рассматривать не будем, т.к. они требуют дополнительных затрат для получения исходной информации и превращают задачу в тривиальную.

Поэтому будем рассматривать такие описательные шкалы и градации:

1. Длина волос: длинные, средние, короткие.

2. Наличие брюк: да, нет.

3. Использование духов или одеколона:

да, нет.

Составим таблицу для определения весовых коэффициентов (таблица 33). Пусть столбцы этой таблицы соответствуют состояниям нейрона, а строки – дендритам, соединенным с соответствующими органами восприятия, которые способны устанавливать наличие или отсутствие соответствующего признака.

Тогда один из простейших способов определить значения весовых коэффициентов на дендритах будет заключаться в том, чтобы на пересечениях строк и столбцов просто  проставить суммарное количество студентов в обучающей выборке, обладающих данным признаком.

Таблица 33 – ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕСОВЫХ

КОЭФФИЦИЕНТОВ НЕЙРОНОВ НЕПОСРЕДСТВЕННО

НА ОСНОВЕ ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Описательные шкалы и градации

Классификационные



шкалы и градации

Юноши

Девушки

Длина волос:

– длинные

5

15

– средние

10

10

– короткие

15

5

Наличие брюк:

– да;

30

10

– нет

0

20

Использование духов или одеколона:

– да;

5

20

– нет

25

10

Если нейрон должен выдавать высокий выходной сигнал, когда на входе ему предъявляется юноша и низкий – когда девушка, то весовые коэффициенты на дендритах берутся из столбца: "Юноши". И наоборот, если нейрон должен выдавать высокий выходной сигнал, когда на входе ему предъявляется девушка и низкий – когда юноша, то весовые коэффициенты на дендритах берутся из столбца: "Девушки".

Можно представить себе сеть из двух нейронов, в которой весовые коэффициенты на дендритах взяты из столбцов: "Юноши" и "Девушки".


Большее количество нейронов для решения данной задачи будет избыточным. Его имеет смысл использовать в том случае, когда мы хотим повысить надежность идентификации объектов нейронной сетью и различные сходные по смыслу нейроны будут использовать независимые друг от друга рецепторы.

Например, если мы не только видим идентифицируемый объект, но можем его и обонять, и ощупывать, то это повышает надежность его идентификации. В этом состоит общепринятый в физике критерий реальности – принцип наблюдаемости, согласно которому объективное существование установлено для тех объектов и явлений, существование которых установлено несколькими, по крайней мере, двумя, независимыми способами.

В общем случае в нейронной сети каждому классу (градации классификационной шкалы) будет соответствовать один нейрон и объект, признаки которого будут измерены рецепторами на входе нейронной сети, будет идентифицирован сетью как класс, соответствующий нейрону с максимальным уровнем сигнала на выходе.

Психологические тесты обычно позволяют тестировать респондента сразу по нескольким шкалам. Очевидно, нейронные сети, реализующие эти тесты, будут иметь как минимум столько нейронов, сколько шкал в психологическом тесте.


Содержание раздела