Тема 1. Эволюционные нейросетевые модели 5 страница

2. В зависимости от характера спора существуют различные сроки для обращения в суд, в частности:

a. Заявление о нарушении избирательного законодательства, законодательства о референдуме либо избирательных прав может быть подано в течение 3 месяцев со дня, кода заявитель узнал о нарушении прав.

b. Заявление, касающиеся решения об отказе в регистрации кандидата, об отмене регистрации кандидата или списка кандидатов может быть подано в течение 10 дней со дня принятия такого решения.

c. Заявление избирательной комиссии об отмене регистрации кандидатов или списка кандидатов может быть подано в суд не позднее, чем за 8 дней до дня голосования.

d. После опубликования результатов выбора заявления о нарушении избирательных прав может быть подано в течение одного года со дня опубликования результатов выбора.

3. Законодатель предусмотрел сокращенные сроки рассмотрения заявлений:

a. Рассмотрения, поданные в ходе избирательной компании должны быть рассмотрены в течение 5 дней со дня подачи, но не позднее дня, предшествующему голосованию, а заявления, поступившие в день голосования немедленно. При этом истечении сроков не влечет прекращения производства по делу и не препятствует судам вышестоящих инстанций рассмотреть дело по существу

b. Заявление о правильности в списках избирателей должны быть рассмотрены в течение 3 дней со днях их подачи, но не позднее дня… (п.а)

c. Решение по заявлению об отмене регистрации кандидата или списка кандидатов принимается судом первой инстанции не позднее, чем за 5 дней до дня голосования.

d. Решение по заявлению об отмене регистрации инициативной по проведению референдума, иной группы участников референдума, принимается судом не позднее, чем за 3 дня до дня голосования.

e. Решение по заявлению о расформировании избирательной комиссии, комиссии референдума принимается судом не позднее, чем через 14 дней, а в ходе избирательной компании или компании референдума не позднее, чем через 3 дня со дня поступления заявления в суд.

4. Если суд установит обоснованность заявления, то он обязывает удовлетворить требование заявителя либо иным путем восстанавливает нарушенные избирательные права. П.3 ст.264 ГПК кассационная жалоба на решение суда по данной категории спора может быть подана в течение 5 дней со дня принятия судом решения.

Административная юстиция в зарубежных странах.

Административная юстиция континентальной системы права.

Франция.

В 1799 г. Наполеон образовал государственный совет. В 1800 г. были созданы советы префектур, законом 1872 г. советом были переданы судебные полномочия: право выносить судебные постановления, в 1953 г. советы префектур были преобразованы в настоящие суды по образцу общегражданских судов и переименованы в территориальные административные суды. В настоящее время во Франции система административной юстиции включает следующие звенья

1. Территориальные административные суды.

2. Административные апелляционные трибуналы. Всего их 5 и каждый разделен на 2 или 3 палаты, а председатели судов являются члены государственного совета.

3. Специализированные суды. Они создаются в интересах использования выгод узкой специализации:

a. Счетная палата

b. Дисциплинарные суды.

c. Суды по вопросам социального обеспечения.

4. Государственный совет. Возглавляет систему административной юстиции по жалобам с целью отмены декретов премьер-министра или президента республики, по жалобам о законности административных актов, сфера применения которых выходит за пределы одного административного суда. Сформировалось по существу из недр администрации. Влияние власти на административную юстицию весьма существенно. Это проявляется в:

a. В формировании судейского корпуса, например, члены государственного совета хотя и независимы, но сменяемы.

b. В материально-техническом обеспечении административных судов.

c. В том, что государственный совет по своим задачам и характеру деятельности является элементом исполнительной власти.

Судьи системы административной юстиции составляют особый судейский корпус. Его члены подбираются на конкурсной основе из числа выпускников национальной школы администрации, а также чиновников государственной, военной и местной администрации. Выступают и как государственные чиновники и как судьи, разрешающие дела в составе органа административной юстиции.

2001 г. вступил в силу кодекс административной юстиции Франции. Он регламентирует правила организации и функционирования каждого звена административной юстиции. Процессуальные правила рассмотрения споров в первой, апелляционной и кассационных инстанциях; правила исполнения судебных решений.

Во всех административных судах процесс носит состязательный характер. В нем участвуют две стороны: истец и ответчик. Он выдвигают аргументы и представляют доказательства. Судебный процесс является больше тайным, нежели гласным. Досудебное исследование материалов дела производится судом не гласно. Производство осуществляется в большей степени не устно, а письменно. Существуют и специальные процедуры – подача искового заявления не приостанавливает действие оспариваемого акта. Решение суда по делу имеет строго определенную форму и должно быть обосновано как в отношении фактов по делу, так и в отношении примененных судом правовых норм. Постановление по делу принимается, как правило, коллегиально. Постановление, вступившее в силу, является обязательным для всех органов, организаций и граждан. Вместе с тем в постановлении административного суда не будет содержаться требование к администрации о выполнении каких-либо действий. Суд лишь указывает у кого какие права и обязанности, кто прав, а кто виноват. Суд не отменяет и не исправляет ненадлежащий управленческий акт. Администрация сама должна сделать вывод и исполнить постановление суда.

Система административной юстиции Франции имеет определенные недостатки:

1. Французская административная юстиция является больше администрацией, нежели юстицией.

2. Заинтересованному лицу часто трудно определить в какой суд обращаться с иском, в общий или административный.

Специально для решения вопросов подсудности был образован суд по спорам о подсудности. Состоит он из членов государственного совета и члена кассационного суда.

ФРГ.

Германская организация является более последовательной. Ее независимость гарантирована Конституцией. Функционирование института административной юстиции основано на положении об административных судах 1960 г. и законе об административно-процессуальной деятельности 1976 г. Административные суды создаются только парламентом. Система административной юстиции включает:

1. Административные суды первой инстанции. Они рассматривают большинство споров.

2. Верховные административные суды земель ФРГ. В отличии от административных трибуналов во Франции, эти суды выступают не только в качестве апелляционной и надзорной инстанции по отношении к судам первой инстанции, но и могут принять к рассмотрению суда, которые как правило затрагивают важные для земли административные проблемы. Одной из сторон спора при этом должен выступать земельный административный орган.

3. Федеральный административный суд. В основном он рассматривает дела в качестве апелляционной и кассационной инстанции. Вместе с тем, некоторые категории споров рассматриваются и в качестве судов первой инстанции – споры, где одной из сторон выступает высший федеральный орган государственной власти. Споры о конституционности партий, объединений, общественных движений, споры по социальным и правовым вопросам между федерацией и землями, а также между землями.

В Германии судьи административной юстиции назначаются соответствующими органами государственной власти, как правило, пожизненно. В составе судов действуют общественные суды, которые избираются из числа граждан сроком на 4 года. Земельные власти вправе самостоятельно решать некоторые вопросы, в частности, увеличивать количество членов суда. Статус судей административных судов идентичен статусу судей общей юрисдикции.

Иски, рассматриваемые в административных судах, подразделяются на три вида:

1. Об оспаривании актов управления.

2. Об издании акта.

3. Об установлении факта издания акта.

Таким образом, при обращении в административный суд гражданин наделен правом требовать отмены какого-либо решения органа управления либо наоборот принятия какого-либо решения.

В административном суде действуют принципы:

1. Гласности.

2. Состязательности сторон.

3. Публичности.

4. Законности.

5. Равенства сторон

6. И т.д.

Общего права.

UK.

Переход к эволюционным методам

Как хорошо видно, при построении сети приходится экспериментировать с большим количеством сетей, сравнивая полученные результаты. Для каждой новой исследуемой сети определяется ее пригодность для решения задачи, при необходимости она меняется или отбраковывается. Пространство всевозможных нейронных сетей, внутри которого ведется поиск оптимальной, огромно. Приходится применять различные эвристические подходы.

Такой процесс - многократное повторение цикла <выбор новой сети - оценка -отбраковка или модификация> весьма напоминает естественный процесс эволюции, если в каждый момент времени наблюдать только за одной особью. Эволюционные методы очень хорошо зарекомендовали себя в задачах поиска около-оптимальных решений в сложных пространствах. Поэтому переход к изучению способов применения эволюционных методов для поиска хороших структур нейронной сети для решения поставленных задач стал вполне закономерным.

3. Эволюционные методы

Эволюционные методы - это обобщенное название компьютерных алгоритмов решения(поиска), использующих математические модели механизмов естественной эволюции в качестве ключевых структурных элементов. Существуют множество разновидностей подобного рода алгоритмов, отличающихся использованием или не использованием конкретных механизмов, а также различиями трактовки этих механизмов и представлением индивидов.

Эволюционные методы работают не с отдельными особями (объектами), а с популяциями этих объектов. Каждый алгоритм вначале создает некоторым способом популяцию объектов. Дальнейший процесс представляет собой последовательность эпох или циклов.Внутри каждой эпохи все индивиды оцениваются, и в зависимости от оценки участвуют в размножении - создании новой популяции. Процесс эволюции останавливается когда построенная в данной эпохе новая популяция удовлетворяет критерию завершения.

Обычно все эволюционные методы разделяют на 4 группы:

· Генетические алгоритмы

· Генетическое программирование

· Эволюционное программирование

· Эволюционные стратегии

В Генетическом Алгоритме (ГА) каждый индивид кодируется сходным с ДНК методом -в виде строки из символов одного типа. Длина строки (ДНК) постоянна. Популяция из индивидов подвергается процессу эволюции с интенсивным использованием перекреста и мутаций. Сейчас некоторые исследователи используют термин ГА и для других представлений, например в виде деревьев.

Генетическое Программирование ставит своей основной задачей автоматическое программирование, т.е. каждый индивид является некоторой программой. Размер программы ограничен, но не постоянен. Также используются помимо строчного(линейного) представления деревья и графы. В общем, во всем остальном ГП очень похоже на ГА.

Методы Эволюционных Стратегий и Эволюционного Программирования уделяют значительно больше внимание самому процессу эволюции. Первым отличием от ГА является отсутствие ограничений на представление. Второе заключается в возможности обобщения процесса эволюции и на сами параметры эволюции. Помимо объекта эволюции выделяются некоторые такие параметры стратегии эволюции как вероятность мутации, сила мутаций и др. Выбирая лучших индивидов мы учитываем и оптимальность этих параметров, таким образом, неявно выделяя параметры, наиболее подходящие для данной задачи.

3.1. Основные механизмы генетических методов

Структуру любого исследуемого объекта, определяющую его поведение и свойства,можно назвать фенотипом объекта. Запись данных о фенотипе, по которым можно его однозначно восстановить, называется геномом. Поскольку объект кодируется только одним геномом (в отличие от человека), то его можно также называть генотипом. Таким образом, геном является формой представления объекта. При решении любой оптимизационной задачи генетическим методом вначале необходимо определить это представление. Процесс построения генома по фенотипу называют кодирование, а обратные ему - построения фенотипа по генотипу - декодированием генотипа.

По заданной целевой функции можно определить ценность фенотипа объекта. Это же значение сопоставляется его генотипу. Его также называют приспособленностью объекта.

Для описания процесса работы ГА необходимо определить еще несколько операций.Скрещивание - это операция построения нового генотипа (потомка) по генотипам двух родителей. Мутация - случайное изменение генотипа. Отбор - это выбор из популяции объектов-кандидатов для последующего скрещивания или перехода в новую популяцию(выживание особи и ее переход в новую эпоху).

Каждая эпоха согласно ГА состоит из следующих шагов:

1. Вычисление приспособленности каждого индивида из популяции

2. Отбор индивидов для скрещивания

3. Скрещивание отобранных индивидов и добавление потомков в популяцию

4. Мутация некоторых особей из популяции

5. Вычисление приспособленности всех новых особей

6. Отбор особей и составление из них новой популяции

Как хорошо видно, генетический алгоритм - это схема эволюции. Чтобы получить из нее точный алгоритм необходимо выбрать представление генотипа, алгоритмы его кодирования и декодирования, скрещивания и мутации генотипов, а также обе процедуры отбора в популяции.

3.2. Стандартные реализации механизмов

Для ГА стандартным представлением объекта является строка из символов некоторого языка (в машинном представлении - строка из битов). Алгоритм кодирования/декодирования уже выбирается в зависимости от задачи. Обычно, каждому числовому параметру фенотипа (по которому производится оптимизация), соответствует один или несколько символов в строке, называемых геном.

В качестве оператора мутации чаще всего применяется так называемая побитовая мутация(bit-flip или uniform). При применении такого оператора мутации каждый бит в гене меняет свое значение на противоположенное с некоторой заданной вероятностью. Т.к. и старшие и младшие биты двоичного представления чисел меняются с одинаковой вероятностью, то наряду с небольшими изменениями в значениях могут случаться и очень значительные. Поэтому наряду с побитовой мутацией часто применяется Гауссова мутация. Оператор гауссовой мутации работает только с генами из вещественных переменных. К значению каждой переменной в гене прибавляется некоторое случайное число, полученное с помощью нормального распределения с заданными параметрами.Параметры мутации могут задаваться как таким образом, чтобы мутация была незначительным изменением гена, так и для совершения больших скачков по пространству поиска. Приводятся доводы в пользу обоих вариантов, поэтому обычно для каждой задачи и тип оператора мутации и его конкретные параметры задаются отдельно.

Оператор скрещивания (более точное название, взятое из биологии - перекрест) обеспечивает обмен отдельными сегментами гена в процессе размножения. Чаще всего применяется одноточечный перекрест. Случайным образом выбирается точка на гене, по которой геном<разрезается>. Ген - потомок получает сегмент гена до точки разреза от одного родителя, а после точки разреза -от другого родителя. Аналогично вводятся двухточечный перекрест по двум точкам разреза и т.д.

Рис.2. Схема одно- и двухточечного перекреста

Существует несколько стандартных схем отбора особей для скрещивания. Наиболее распространенной схемой является метод рулетки (roulette wheel), в котором вероятность выбора того или иного индивида пропорциональна его приспособленности.При формировании новой популяции после скрещивания и мутации обычно несколько самых приспособленных особей из прошлой популяции всегда добавляются в новую.Такой подход называется стратегией элитизма. Иногда новая популяция из N членов составляется только из N самых приспособленных, а иногда используется случайная схема, на подобие метода рулетки.

4. Эволюционное построение нейронной сети

Для применения генетических методов при построении структуры нейронных сетей(Evolutionary design of neural architectures - EDNA) вначале необходимо определить фенотип и генотип нейронной сети. Чаще всего под ее фенотипом понимают только структуру нейронной сети - т.е. структуру связей между нейронами. Такие параметры как вид и параметры функции активации обычно считаются заданными (хотя они также могут быть закодированы в генотипе). Весовые коэффициенты связей для построенной сети чаще всего задаются случайным образом, после чего корректируются в процессе обучения нейронной сети по одному из методов. Однако многие исследователи применяют генетические методы и для корректировки весов связей.

Приспособленность сети для решения задачи обязательно должна учитывать ошибку, полученную при проверке нейронной сети на тестовом множестве исходных данных. Поэтому при оценке приспособленности вначале необходимо провести обучение сети. Помимо ошибки, при расчете приспособленности также учитываются размер сети(обычно, чем меньше, тем лучше) и другие параметры. Если генотип объекта представляется в стандартном виде - как последовательность символов, для скрещивания и мутации могут применяться также стандартные одно- и многоточечные перекресты и побитовые мутации. Если же генотип записывается в виде графа(который может даже совпадать с фенотипом), или другим способом, то эти операции определяются заново специально для введенного представления.

Рис.3 Взаимодействие между НС и ее записью в Гене

На приведенном выше рисунке схематично изображено взаимодействие между основными объектами, участвующими в эволюционном процессе. Таких объектов всего два - генотипы и фенотипы. Над генотипами проводятся все генетические операции. По генотипу восстанавливается фенотип. Фенотип (нейронная сеть) обучается по одному из методов. По результатам тестирования фенотипа рассчитывается приспособленность соответствующего генома.

Таким образом, метод эволюционного построения нейронных сетей состоит из циклически повторяющихся эпох. Во время каждой эпохи последовательно производятся следующие действия:

1. Каждый индивид из популяции декодируется в соответствующую нейронную сеть со всеми необходимыми параметрами

2. Все построенные нейронные сети обучаются по заранее определенному методу.Начальные значения параметров (весов) задаются обычно случайным образом.

3. Рассчитывается приспособленность каждого индивида по результатам тестирования сети

4. По правилам отбора определяются кандидаты на скрещивание, которые порождают новые генотипы

5. Некоторые индивиды из популяции и новых генотипов подвергаются мутации

6. Из индивидов старой популяции и новых генотипов составляется новая популяция

5. Обучение нейронной сети эволюционными методами

Т.к. задача обучения сети является задачей многомерной оптимизации, то эволюционные методы могут быть с успехом применены и для решения этой задачи. Решать эту задачу мы можем как отдельно (при фиксированной структуре сети - только обучение), так и совместно с задачей построения архитектуры сети.

В последнем случае в генотипе сети помимо структуры необходимо закодировать и значения весовых коэффициентов. Фенотип становится полным описанием сети, как структуры, так и весов. Тогда из алгоритма построения эволюционного построения сети будет исключен этап обучения, и качество сети будет оцениваться сразу после декодирования фенотипа по генотипу.

6. Свойства генетических представлений

Как отмечают большинство исследователей, центральной точкой любого метода эволюционного построения нейронных сетей является выбор генетического представления (т.е. схемы кодирования и соответствующего декодирования). Выбор представления определяет класс сетей, которые могут быть построены с помощью данного метода. Кроме того, от них зависит эффективность метода по всем параметрам. Общие свойства генетических представлений, по которым можно оценивать и сравнивать различные методы, выделялись многими авторами. Достаточно полный обзор свойств приведен в статье Балакришнана и Хонавара.

Они предлагают следующий набор свойств:

1. Полнота (Completeness). Представление R полно, если любая принципиально возможная архитектура сети может быть сконструирована в системе.

2. Замкнутость (Closure). Представление R полностью замкнуто, если каждый генотип может быть декодирован в допустимый фенотип. Если представление незамкнуто, то его можно преобразовать в замкнутое введением специальных ограничений на процесс декодирования. Также, если генетические операторы сконструированы с учетом условия замкнутости, то система будет ограничена замкнутой. В этом случае не все генотипы будут соответствовать допустимым фенотипам, но система никогда не сгенерирует недопустимый генотип.

3. Компактность (Compactness). Пусть генотипы G1 и G2 декодируются в один и тот же фенотип. Тогда G1 компактнее G2, если он занимает меньше места в памяти.

4. Масштабируемость (Scalability). Различают масштабируемость по времени и по размеру. Масштабируемость по времени оценивает зависимость времени декодирования генотипа от его размера. По размеру оценивает зависимость размера генотипа от размеров соответствующего ему фенотипа.

5. Множественность (Multiplicity). Говорят, что представление обладает генотипической множественностью, если несколько различных геномов могут декодироваться в один фенотип. Аналогично, фенотипическая множественность возникает тогда, когда несколько фенотипов соответствуют одному генотипу.

6. Онтогенетическая приспосабливаемость (ontogenetic plasticity). Представление обладает этим свойством, когда декодирование фенотипа по генотипу зависит от внешней среды. (Многие представления нейронных сетей частично обладают этим свойством, т.к. процесс декодирования заканчивается обучением нейронной сети, а он зависит от подаваемых исходных данных.)

7. Модульность (Modularity). Пусть в сети несколько раз встречается подсеть SN.Тогда представление будет обладать свойством модульности, если в генотип информация о структуре подсети SN будет записана только один раз.

8. Избыточность (Redundancy). Избыточность может быть генетическая или фенотипическая. Если в геноме информация о некоторых генах записывается более одного раза, то возникает генетическая избыточность. Аналогично фенотипическая избыточность.

9. Сложность (Complexity). В этой свойство включаются такие понятия как структурная сложность (генотипа), сложность декодирования, вычислительная сложность отдельных компонентов системы построения.

7. Прямое кодирование

В 1989 году Миллер предложил кодировать структуру нейронной сети с помощью матрицы смежности (аналогично матрице смежности для графов). Он использовал ее для записи только многослойных нейронных сетей без обратных связей. Каждой возможной прямой связи нейрона i и не входного нейрона j соответствует элемент матрицы с координатами (i,j). Если значение этого элемента равно 1, связь есть; если 0 - связи нет.Для смещений каждого нейрона выделен отдельный столбец. Таким образом, нейронной сети из N нейронов соответствует матрица размерности N * (N+1).

Рис.4 Кодирование НС в матрице смежности

Геном нейронной сети по методу прямого кодирования составляется путем конкатенации двоичных строк матрицы смежности нейронной сети.

При декодировании полученного генома обратно в нейронную сеть все обратные связи(которые могут быть записаны в матрице смежности) игнорируются. Именно поэтому в такой форме записывались только нейронные сети без обратных связей. Все нейроны, к которым не ведет ни одна связь, или от которых не выходит ни одна связь удаляются.

Такое представление достаточно плохо масштабируются, т.к. длина полученного генома пропорциональна квадрату числа нейронов в сети. Поэтому его можно эффективно применять только для построения достаточно небольших по размеру нейронных сетей.

Это представление может быть использовано и для построения других классов нейронных сетей, например, с обратными связями. Для этого необходимо только внести изменения в процесс декодирования генотипа.

8. Параметрическое (непрямое) кодирование

Вместо того, чтобы описывать каждую связь в отдельности, можно хранить набор параметров описывающих отдельные части сети или некоторые шаблоны подсетей. Точная структура сети восстанавливается на этапе декодирования сети по генотипу, с учетом некоторых заранее определенных характеристик и свойств сети. Таким образом лучше всего кодировать сети некоторых определенных классов, например многослойные сети без обратных связей.

Существует несколько подходов к реализации идеи параметрического кодирования. Первый из них был предложен Харпом, Самадом и Гуха в 1989 году. Они использовали<чертеж> для задания нейронной сети. Чертеж представлял собой последовательность сегментов, каждый из которых описывал одну группу нейронов (например, слоя в многослойной сети без обратных связей). Сегмент состоял из двух частей. Первая была фиксированного размера и содержала информацию о количестве нейронов в группе, их организации, а также адрес. Вторая часть содержала одно или более поле описания проекции (Projection specification field PSF), задающего связь данной группы нейронов с другими. В каждом поле записывались плотность связей, адрес группы, к которому они ведут и информацию об их организации. Первая и последняя группа описывала входные и выходные нейроны. Такое описание было намного более компактно и гораздо лучше масштабировалось.

Однако, такое представление не обеспечивало корректность закодированных сетей. Некоторые авторы исследовали варианты подобных представлений, например, Мандишер предложил представление для кодирования многослойных сетей, которое обеспечивало корректность. Геном состоял из последовательности описаний слоев. Описание слоя состояло из трех полей. Первое поле - размер слоя (количество нейронов).

Рис.5 Кодирование по Мандишеру

Второе и третье поле задавало связи данного слоя с другими. Второе поле описывало проективные связи, т.е. направленные от данного слоя к следующему. Третье поле описывало рецептивные связи, т.е. направленные от одного из предыдущих слоев к данному, соответственно третье поле состояло из произвольного количества описаний связей. Проективные связи задавались двумя параметрами - радиусом связей и плотностью связей. Размер радиуса зоны присоединения связей задавался в процентах относительно размера следующего слоя. Второй параметр задавал процент нейронов в зоне присоединения связей, с которыми реально устанавливалась связь.

Рис.6 Кодирование промежуточного слоя

Каждая группа рецептивных связей записываются тремя параметрами: адресом, радиусом и плотностью (все в процентах). Дополнительный параметр адрес задавал относительный номер предыдущего слоя, с которым устанавливаются рецептивные связи.

Для корректной и эффективной работы такого представления необходимо определить модифицированные генетические операции. Мутация изменяла значение одного из параметров так, чтобы оно не выходило за допустимые рамки (0,100]. При перекресте в качестве точек, по которым разрезаются геномы для обмена своими частями, выбиралась точки разделения генома на слои. При двухточечном перекресте геномы просто обменивались одним или несколькими слоями.

9. Комбинированное представление

Шифман в своей работе описал представление, сочетающее в себе идеи прямого и непрямого кодирования. Вершины графа, задаваемые матрицей смежности из метода прямого кодирования, по Шифману были не отдельными нейронами, а слоями нейронов. Каждый слой задавался числом вершин в слое. Для описания связей между слоями Шифман ввел четыре возможных шаблона связей. Полностью соединенные обозначало связь, при которой каждый нейрон из одного слоя будет связан со всеми нейронами из другого слоя. Рецептивный обозначало, что каждая вершина из слоя, к которому вела связь, соединена с нейронами из некоторой прямоугольной области данного слоя. Оставшиеся два шаблона - полносвязные и рецептивные разделяемые обозначали аналогичные первым шаблонам связи, но в которых все весовые коэффициенты у всех связей равны.

Рис.7 Шаблоны связей комбинированного кодирования

10. Грамматическое представление

В реальных биологических организмах генотип не является настоящим полным чертежом всей особи. Он содержит информацию о белках, т.е. об элементах, которые используются и как строительные кирпичики, из которых создается организм, и как механизмы со встроенной программой для построения других элементов организма. Такой процесс развития называется онтогенезом, и именно он вдохновил исследователей на переход к фрактальным описаниям нейронных сетей. В генотипе записывается не описание структуры нейронной сети, а программа и правила построения этой структуры.

Дата добавления: 2015-05-10