Data Mining



         

Нейронные сети


Идея нейронных сетей родилась в рамках теории искусственного интеллекта, в результате попыток имитировать способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки.

Нейронные сети (Neural Networks) - это модели биологических нейронных сетей мозга, в которых нейроны имитируются относительно простыми, часто однотипными, элементами (искусственными нейронами).

Нейронная сеть может быть представлена направленным графом с взвешенными связями, в котором искусственные нейроны являются вершинами, а синаптические связи - дугами.

Нейронные сети широко используются для решения разнообразных задач.

Среди областей применения нейронных сетей - автоматизация процессов распознавания образов, прогнозирование, адаптивное управление, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти, обработка аналоговых и цифровых сигналов, синтез и идентификация электронных цепей и систем.

С помощью нейронных сетей можно, например, предсказывать объемы продаж изделий, показатели биржевого рынка, выполнять распознавание сигналов, конструировать самообучающиеся системы.

Модели нейронных сетей могут быть программного и аппаратного исполнения. Мы будем рассматривать сети первого типа.

Если говорить простым языком, слоистая нейронная сеть представляет собой совокупность нейронов, которые составляют слои. В каждом слое нейроны между собой никак не связаны, но связаны с нейронами предыдущего и следующего слоев. Информация поступает с первого на второй слой, со второго - на третий и т.д.

Среди задач Data Mining, решаемых с помощью нейронных сетей, будем рассматривать такие:

  • Классификация (обучение с учителем). Примеры задач классификации: распознавание текста, распознавание речи, идентификация личности.
  • Прогнозирование. Для нейронной сети задача прогнозирования может быть поставлена таким образом: найти наилучшее приближение функции, заданной конечным набором входных значений (обучающих примеров). Например, нейронные сети позволяют решать задачу восстановления пропущенных значений.
  • Кластеризация (обучение без учителя).


    Содержание    Вперед