Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе
Архитектура связей
На способ обработки информации решающим образом сказывается наличие или отсутствие в сети петель обратных связей. Если обратные связи между нейронами отсутствуют (т.е. сеть имеет структуру последовательных слоев, где каждый нейрон получает информацию только с предыдущих слоев), обработка информации в сети однонаправленна. Входной сигнал обрабатывается последовательностью слоев и ответ гарантированно получается через число тактов равное числу слоев.
Наличие же обратных связей может сделать динамику нейросети (называемой в этом случае рекуррентной) непредсказуемой. В принципе, сеть может "зациклиться" и не выдать ответа никогда. Причем, согласно Тьюрингу, не существует алгоритма, позволяющего для произвольной сети определить придут ли когда-либо ее элементы в состояние равновесия (т.н. проблема останова).
Вообще говоря, то, что нейроны в рекуррентных сетях по многу раз принимают участие в обработке информации позволяет таким сетям производить более разнообразную и глубокую обработку информации. Но в этом случае следует принимать специальные меры к тому, чтобы сеть не зацикливалась (например, использовать симметричные связи, как в сети Хопфилда, или принудительно ограничивать число итераций, как это делается в эмуляторе MultiNeuron группы НейроКомп).
| Преимущества | Простота реализации. Гарантированное получение ответа после прохождения данных по слоям. | Минимизация размеров сети - нейроны многократно участвуют в обработке данных. Меньший объем сети облегчает процесс обучения. |
| Недостатки | Требуется большее число нейронов для алгоритмов одного и того же уровня сложности. Следствие - большая сложность обучения. | Требуются специальные условия, гарантирующие сходимость вычислений. |
