Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

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.

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Исторический аспект | Искусственные нейронные сети и экспертные системы
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-15; Просмотров: 334; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.