Искусственные нейронные сети сегодня

Имеется много впечатляющих демонстраций возможнос­тей искусственных нейронных сетей: сеть научили превра­щать текст в фонетическое представление, которое затем с помощью уже иных методов превращалось в речь [7]; другая сеть может распознавать рукописные буквы [1]; сконструирована система сжатия изображений, основанная на нейронной сети [2]. Все они используют сеть обратно­го распространения - наиболее успешный, по-видимому, из современных алгоритмов. Обратное распространение, неза­висимо предложенное в трех различных работах [8, 5, 6,], является систематическим методом для обучения многослойных сетей, и тем самым преодолевает ограниче­ния, указанные Минским. Как подчеркивается в следующих главах, обратное распространение не свободно от проблем. Прежде всего, нет гарантии, что сеть может быть обучена за конечное время. Много усилий, израсходованных на обучение, про­падает напрасно после затрат большого количества машин­ного времени. Когда это происходит, попытка обучения повторяется - без всякой уверенности, что результат окажется лучше. Нет также уверенности, что сеть обучит­ся возможным наилучшим образом. Алгоритм обучения может попасть в «ловушку» так называемого локального минимума и будет получено худшее решение. Разработано много других сетевых алгоритмов обуче­ния, имеющих свои специфические преимущества. Некоторые из них обсуждаются в последующих главах. Следует подче­ркнуть, что никакая из сегодняшних сетей не является панацеей, все они страдают от ограничений в своих воз­можностях обучаться и вспоминать. Мы имеем дело с областью, продемонстрировавшей свою работоспособность, имеющей уникальные потенциаль­ные возможности, много ограничений и множество открытых вопросов. Такая ситуация настраивает на умеренный опти­мизм. Авторы склонны публиковать свои успехи, но не неудачи, создавая тем самым впечатление, которое может оказаться нереалистичным. Те, кто ищет капитал, чтобы рискнуть и основать новые фирмы, должны представить убедительный проект последующего осуществления и прибы­ли. Существует, следовательно, опасность, что искусст­венные нейронные сети начнут продавать раньше, чем придет их время, обещая функциональные возможности, которых пока невозможно достигнуть. Если это произой­дет, то область в целом может пострадать от потери кредита доверия и вернется к застойному периоду семиде­сятых годов. Для улучшения существующих сетей требуется много основательной работы. Должны быть развиты новые технологии, улучшены существующие методы и расширены теоретические основы, прежде чем данная область сможет полностью реализовать свои потенциальные возможности.

Дата добавления: 2014-01-15