Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Применение нейронных сетей

Читайте также:
  1. Анализ смеси карбоната и гидроксида, карбоната и гидро­карбоната щелочного металла с применением двух индикаторов
  2. Аппаратная реализация. Классификация топологических элементов сетей.
  3. Биологическое действие и применение.
  4. Воспроизведение и применение
  5. Выбор и применение средств пожаротушения
  6. Глава 27. Применение мер обеспечения производства по делам об административных правонарушениях 1 страница
  7. Глава 27. Применение мер обеспечения производства по делам об административных правонарушениях 2 страница

 

В предыдущем разделе в несколько упрощенном виде было описано, как нейронная сеть преобразует входные сигналы в выходные. Теперь возникает следующий важный вопрос: как применить нейронную сеть к решению конкретной задачи?

Класс задач, которые можно решить с помощью нейронной сети, определяется тем, как сеть работает и тем, как она обучается. При работе нейронная сеть принимает значения входных переменных и выдает значения выходных переменных. Таким образом, сеть можно применять в ситуации, когда имеется определенная известная информация, и из нее необходимо получить некоторую пока не известную информацию. Вот некоторые примеры таких задач.

A) Прогнозирование на фондовом рынке. Зная цены акций за последнюю неделю и сегодняшнее значение индекса FTSE, спрогнозировать завтрашнюю цену акций.

B) Предоставление кредита. Требуется определить, высок ли риск предоставления кредита частному лицу, обратившемуся с такой просьбой. В результате разговора с ним известен его доход, предыдущая кредитная история и т.д.

C) Управление. Нужно определить что должен делать робот (повернуться направо или налево, двигаться вперед и т.д.), чтобы достичь цели; известно изображение, которое передает установленная на роботе видеокамера.

Разумеется, вовсе не любую задачу можно решить с помощью нейронной сети. Например, определить результаты лотереи, тираж которой состоится через неделю, зная свой размер обуви, вряд ли получится, поскольку эти вещи не связаны друг с другом. На самом деле, если тираж проводится честно, то не существует такой информации, на основании которой можно было бы предсказать результат.

Вернемся к примеру прогноза на фондовом рынке. Многие финансовые структуры уже используют нейронные сети или экспериментируют с ними с целью прогнозирования, поэтому тренд, прогнозируемый с помощью нейронных методов, часто уже бывает «дисконтирован» рынком, и поэтому эту задачу тоже вряд ли удастся решить.

Итак, мы приходим ко второму важному условию применения нейронных сетей: Необходимо знать (или хотя бы иметь серьезные подозрения), что между известными входными значениями и неизвестными выходами имеется связь. Эта связь может быть искажена «шумом» (так, едва ли можно ожидать, что по данным из примера с прогнозированием цен акций можно построить абсолютно точный прогноз, поскольку на цену влияют и другие факторы, не представленные во входном наборе данных, и, кроме того, в задаче присутствует элемент случайности), но она должна существовать.

Как правило, нейронная сеть используется тогда, когда неизвестен точный вид связей между входами и выходами; если бы он был известен, то связь можно было бы моделировать непосредственно.

 


Дата добавления: 2015-09-06; просмотров: 103 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Понятие о нечетком выводе | Модальные логики. | Многозначные логики. | Понятие о нечетком выводе на продукциях | Понятие об ИПС. | Линейная модель работы ИПС. | Понятие синтагматических цепей. | Понятие семантической сети. | Задача поиска кратчайшего обхода образца в семантической сети. | Понятие о логическом выводе на семантических сетях. |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Базовая искусственная модель| Элементы теории формальных языков

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)