Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе
Персептроны. Прототипы задач
Сети, о которых пойдет речь в этой лекции, являются основной "рабочей лошадкой" современного нейрокомпьютинга. Подавляющее большинство приложений связано именно с применением таких многослойных персептронов или для краткости просто персептронов (напомним, что это название происходит от английского perception - восприятие, т.к. первый образец такого рода машин предназначался как раз для моделирования зрения). Как правило, используются именно сети, состоящие из последовательных слоев нейронов. Хотя любую сеть без обратных связей можно представить в виде последовательных слоев, именно наличие многих нейронов в каждом слое позволяет существенно ускорить вычисления используя матричные ускорители.
В немалой степени популярность персептронов обусловлена широким кругом доступных им задач. В общем виде они решают задачу аппроксимации многомерных функций, т.е. построения многомерного отображения
В зависимости от типа выходных переменных (тип входных не имеет решающего значения), аппроксимация функций может принимать вид
- Классификации (дискретный набор выходных значений), или
- Регрессии (непрерывные выходные значения)
Многие практические задачи распознавания образов, фильтрации шумов, предсказания временных рядов и др. сводится к этим базовым прототипическим постановкам.
Причина популярности персептронов кроется в том, что для своего круга задач они являются во-первых универсальными, а во-вторых - эффективными с точки зрения вычислительной сложности устройствами. В этой лекции мы затронем оба аспекта.
