Но и решать более важные задачи - например, искать новые лекарства. The Village обратился к экспертам, чтобы узнать, в чем заключаются особенности технологии и как ее используют отечественные компании и университеты.

Что такое нейронные сети?

Чтобы понять, какое место нейронные сети занимают в мире искусственного интеллекта и как они связаны с другими технологиями создания интеллектуальных систем, начнем с определений.

Нейронные сети - один из методов машинного обучения, основы которого зародились в 1943 году, еще до появления термина «искусственный интеллект». Представляют собой математическую модель, отдаленно напоминающую работу нервной системы животных.

По словам старшего научного сотрудника университета Иннополис Станислава Протасова, наиболее близким аналогом человеческого мозга являются сверточные нейронные сети, придуманные математиком Яном Лекуном. «Они лежат в основе многих приложений, претендующих на звание искусственного интеллекта, - например, в FindFace или Prisma», - отмечает он.

Машинное обучение - подраздел искусственного интеллекта на пересечении математики и компьютерных наук. Он изучает методы построения моделей и алгоритмов, основанных на принципе обучения. Машина анализирует скормленные ей примеры, выделяет закономерности, обобщает их и строит правила, с помощью которых решаются разные задачи - например, предсказания дальнейшего развития событий или распознавания и генерации изображений, текста и речи. Помимо нейросетей, здесь также применяются методы линейной регрессии, деревья решений и другие подходы.

Искусственный интеллект - раздел компьютерной науки о создании технологических средств для выполнения машинами задач, которые раньше считались исключительно прерогативой человека, а также обозначение таких разработок. Направление официально оформилось в 1956 году.

Александр Крайнов

Что можно назвать искусственным интеллектом, а что нет - вопрос договоренностей. Человечество по большому счету так и не пришло к однозначной формулировке, что такое интеллект вообще, не говоря уже об искусственном. Но если обобщить происходящее, то можно говорить о том, что искусственный интеллект - это глубокие нейронные сети, решающие сложные задачи на уровне, близком к уровню человека, и в той или иной степени самообучающиеся. При этом под самообучением здесь понимается способность самостоятельно извлекать полезный сигнал из сырых данных.

В каком состоянии сейчас находится отрасль?

По оценкам аналитического агентства Gartner, машинное обучение сейчас находится на пике завышенных ожиданий. Характерный для этого этапа ажиотаж вокруг новой технологии приводит к излишнему энтузиазму, который оборачивается неудачными попытками ее повсеместного использования. Предполагается, что на избавление от иллюзий отрасли понадобится от двух до пяти лет. По мнению российских экспертов, в скором времени нейросетям придется пройти проверку на прочность.

Сергей Негодяев

управляющий портфелем Фонда развития интернет-инициатив

Хотя ученые занимаются формализацией и разработкой нейросетей уже 70 лет, можно выделить два переломных момента в развитии этой технологии. Первый - 2007 год, когда в Университете Торонто создали алгоритмы глубокого обучения многослойных нейронных сетей. Второй момент, спровоцировавший сегодняшний бум, - это 2012 год, когда исследователи из того же университета применили глубинные нейросети и выиграли конкурс ImageNet, научившись распознавать объекты на фото и видео с минимумом ошибок.

Сейчас компьютерных мощностей хватает для решения если не любых, то подавляющего большинства задач на базе нейросетей. Теперь главное препятствие - нехватка размеченных данных. Условно говоря, чтобы система научилась распознавать закат на видео или фотографиях, ей надо скормить миллион снимков заката, указав, где именно он находится в кадре. Например, когда вы загружаете в Facebook фотографию, ваши друзья распознают на ней котика в лучах закатного солнца, а социальная сеть видит в ней набор меток: «животное», «кот», «деревянный», «пол», «вечер», «оранжевый». У кого данных для обучения окажется больше, у того нейросеть и будет умнее.

Андрей Калинин

руководитель «Поиска Mail.Ru»

Развлекательные приложения на основе нейросетей - например, наши Artisto или Vinci - это только вершина айсберга, а заодно отличный способ продемонстрировать их возможности широкой аудитории. На самом деле нейросети способны решать целый ряд сложнейших задач. Наиболее «горячие» направления сейчас - это автопилоты, голосовые помощники, чат-боты и медицина.

Александр Крайнов

глава службы компьютерного зрения «Яндекса»

Можно сказать, что бум нейросетей уже настал, но на пик он еще не вышел. Дальше будет только интереснее. Самые перспективные направления сегодня - это, пожалуй, компьютерное зрение, диалоговые системы, анализ текстов, робототехника, беспилотный транспорт и генерация контента - текстов, изображений, музыки.

Перспективные сферы для внедрения нейросетей

Транспорт

Робототехника

Биотехнологии

Сельское хозяйство

Интернет вещей

Медиа и развлечения

Лингвистика

Безопасность

Влад Шершульский

директор программ технологического сотрудничества Microsoft в России

Сегодня уже случилась нейронная революция. Иногда даже трудно отличить фантастику от реальности. Представьте себе автоматизированный комбайн со множеством камер. Он делает по 5 тысяч снимков в минуту и через нейросеть анализирует, сорняк перед ним или зараженное вредителями растение, после чего решает, как поступить дальше. Фантастика? Уже не совсем.

Борис Вольфсон

директор по развитию HeadHunter

Вокруг нейросетей есть определенный хайп и, на мой взгляд, немного завышенные ожидания. Мы еще пройдем через этап разочарования, прежде чем научимся их эффективно использовать. Многие прорывные результаты исследований пока не очень применимы в бизнесе. На практике зачастую разумнее использовать другие методы машинного обучения - например, различные алгоритмы, основанные на деревьях решений. Наверное, это выглядит не так захватывающе и футуристично, но эти подходы очень распространены.

Чему учат нейронные сети в России?

Участники рынка согласны, что многие достижения нейронных сетей пока применимы лишь в академической сфере. За ее пределами технология используется преимущественно в развлекательных приложениях, которые и подогревают интерес к теме. Тем не менее российские разработчики учат нейросети и решению социально-значимых и бизнес-задач. Остановимся подробнее на некоторых направлениях.

Наука и медицина

Школа анализа данных «Яндекса» участвует в эксперименте CRAYFIS совместно с представителями «Сколково», МФТИ, ВШЭ и американских университетов UCI и NYU. Его суть состоит в поиске космических частиц сверхвысокой энергии с помощью смартфонов. Данные с камер передаются ускоренным нейросетям , способным зафиксировать следы слабо взаимодействующих частиц на снимках.

Это не единственный международный эксперимент, в котором задействованы российские специалисты. Ученые университета Иннополис Мануэль Маццара и Леонард Йохард участвуют в проекте BioDynaMo . Заручившись поддержкой Intel и ЦЕРН, они хотят создать опытный образец, способный воспроизвести полномасштабную симуляцию мозговой коры. С его помощью планируется повысить эффективность и экономичность экспериментов, в которых требуется наличие живого человеческого мозга.

Профессор Иннополиса Ярослав Холодов участвовал в разработке компьютерной модели, способной в десятки раз быстрее предсказать образование белковых связей. С помощью этого алгоритма можно ускорить разработку вакцин и лекарств. В этой же сфере отметились разработчики из Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ. Они использовали генеративные состязательные сети , обученные придумывать молекулярные структуры, для поиска веществ, которые могут оказаться полезными при различных болезнях - от онкологии до сердечно-сосудистых заболеваний.

Красота и здоровье

В 2015 году российская компания Youth Laboratories запустила первый международный конкурс красоты Beauty.AI . Фотографии участников в нем оценивались нейросетями. При определении победителей они учитывали пол, возраст, национальность, цвет кожи, симметричность лица и наличие или отсутствие у пользователей морщин. Последний фактор также подтолкнул организаторов к созданию сервиса RYNKL , позволяющего отследить, как старение влияет на кожу и как с ним борются различные препараты.

Также нейросети применяются в телемедицине. Российская компания «Мобильные медицинские технологии », управляющая проектами «Онлайн Доктор » и «Педиатр 24/7 », тестирует бота-диагноста, который будет полезен как пациентам, так и врачам. Первым он подскажет, к какому специалисту обратиться при тех или иных симптомах, а вторым поможет определить, чем именно болен пришедший.

Оптимизация бизнес-процессов и рекламы

Российский стартап Leadza сумел применить нейросети для более эффективного распределения бюджета на рекламу в Facebook и Instagram. Алгоритм анализирует результаты прошедших кампаний, строит прогноз ключевых метрик и на их основе автоматически перераспределяет расходы таким образом, чтобы интернет-магазины смогли получить больше клиентов за меньшую стоимость.

Команда GuaranaCam задействовала технологии машинного обучения для оценки эффективности размещения товаров и рекламных материалов в офлайне. Система работает на базе облака Microsoft Azure и анализирует покупательское поведение по камерам видеонаблюдения. Владельцы бизнеса получают отчет о состоянии торговли в режиме реального времени. Проект уже применяется в торговом центре «Мега Белая Дача».

На этом успешные отечественные примеры использования нейросетей в бизнесе не заканчиваются. Компания LogistiX , экспериментирующая с технологиями создания искусственного интеллекта с 2006 года, разработала систему оптимизации работы склада . В ее основе лежит обучающаяся нейронная сеть, которая анализирует полученные с фитнес-трекеров данные о работниках и перераспределяет между ними нагрузку. Теперь команда учит нейросети различать брак.

Холдинг «Белфингрупп » пошел еще дальше. Его «дочка» BFG-soft создала облачную платформу BFG-IS, позволяющую управлять предприятием с помощью его виртуальной модели. Последняя строится автоматически на основании собранных системой данных о производстве и не только показывает, как лучше организовать процессы с учетом заданных целей, но и прогнозирует последствия любых изменений - от замены оборудования до введения дополнительных смен. В конце 2016 года Фонд развития интернет-инициатив решил вложить в компанию 125 миллионов рублей.

Рекрутинг и управление персоналом

Российский агрегатор рекрутеров Stafory заканчивает обучение рекуррентной нейронной сети , способной не только давать односложные ответы на вопросы кандидатов, но и вести с ними полноценный разговор о заинтересовавшей вакансии. А команда портала SuperJob тестирует сервис, который предсказывает, какие из сотен однотипных резюме окажутся востребованы конкретным работодателем.

Транспорт

Российский разработчик интеллектуальных систем Cognitive Technologies применяет нейронные сети для распознавания транспортных средств, пешеходов, дорожных знаков, светофоров и других объектов, попадающих в кадр. Также компания собирает данные для обучения нейросети для беспилотного автомобиля . Речь идет о десятках тысяч эпизодов, описывающих реакцию водителей на те или иные критические ситуации на дорогах. В итоге система должна сформулировать оптимальные сценарии поведения авторобота. Такие же технологии применяются и для создания умного сельскохозяйственного транспорта.

Кроме того, нейронные сети могут использоваться в сфере транспорта и другим образом. Летом 2016 года «Яндекс» добавил в принадлежащую ему доску объявлений «Авто.ру » функцию автоматического определения модели машины по ее фото. На тот момент система знала 100 марок.

Психология и безопасность

Российский стартап NTechLab , обошедший Google в международном конкурсе алгоритмов распознавания лиц The MegaFace Benchmark , использовал технологии машинного обучения в приложении FindFace . Оно позволяет найти человека в социальных сетях по фотографии. Зачастую пользователи обращаются к сервису для выявления фейков, но он может быть полезен и правоохранителям. С его помощью уже установили личность нескольких преступников, в том числе захватчика Ситибанка в Москве. Бизнес-версия FindFace.Pro предоставляется компаниям, заинтересованным в идентификации клиентов. Сейчас систему доучивают определять пол, возраст и эмоции окружающих, что может быть полезно не только при общении с клиентами, но и при управлении персоналом.

Аналогичным образом нейросети применяются и еще одной российской компанией - VisionLabs . Она использует технологии распознавания лиц для обеспечения безопасности в банках и формирования специальных предложений для наиболее лояльных клиентов различных розничных точек.

В схожем направлении работает стартап «Эмотиан ». Он дорабатывает систему определения эмоционального состояния городов. Пока нейросеть вычисляет наиболее счастливые районы по публикациям в социальных сетях, однако в дальнейшем компания собирается учитывать и биометрические данные с камер.

Медиа и творчество

Одним из основных игроков на российском рынке нейронных сетей является «Яндекс». Компания использует машинное обучение не только в своих поисковых сервисах, но и в других продуктах. В 2015 году она запустила рекомендательную систему «Дзен », которая формирует ленту из новостей, статей, фотографий и видео, основываясь на интересах конкретного пользователя. Чем чаще он обращается к отобранным алгоритмом материалам, тем точнее нейросеть определяет, что еще ему может понравиться.

Кроме того, «Яндекс» экспериментирует и с творчеством. Сотрудники компании уже успели применить нейросетевой подход к поэзии , а затем и

Департамент образования г. Москвы

ГБОУ гимназия №1503

«НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. ИХ ПРИМЕНЕНИЕ, РОЛЬ И ЗНАЧИМОСТЬ

В СОВРЕМЕННОЙ И БУДУЩЕЙ ЭКОНОМИКЕ»

(исследовательская работа)
Выполнил

ученик 10 класса

Браженко Дмитрий

Руководитель:

Куприков Александр Васильевич

Москва

2013 год

Нейронные сети. Их применение, роль и значимость в современной и будущей экономике
План:

Введение…………………………………………………………………………………………… Цели и задачи……………………………………………………………………………………… Понятие нейронных сетей, их смысл……………………………………………………… Простейшая аналитическая технология……………………………………………… Нелинейная задача……………………………………………………………………….. Преимущества использования нейронных сетей……………………………………… Принцип работы нейронных сетей……………………………………………………… Программные реализации…………………………………………………………………… Применение нейронных сетей……………………………………………………………… Прогнозирование изменения котировок……………………………………………... Управление ценами и производством………………………………………………… Исследование факторов спроса……………………………………………………….. Оценка недвижимости…………………………………………………………………. Анализ потребительского рынка……………………………………………………… Борьба с мошенничеством……………………………………………………………… Распознавание текста…………………………………………………………………… Эмпирическая часть………………………………………………………………………… Прогнозирование изменения курса USD/RUR………………………………………… Оценка стоимости недвижимости…………………………………………………….. Недостатки использования нейронных сетей ……………………………………………… Заключение ……………………………………………………………………………………… Список литературы……………………………………………………………………………… Приложения……………………………………………………………………………….……...

3

Опасность не в том, что компьютер однажды начнет мыслить, как человек, а в том, что человек однажды начнет мыслить, как компьютер.

(Сидни Дж. Харрис)

Введение

В современном мире экономические расчеты должны быть очень точными, опираться на предыдущий опыт. Традиционные методы, такие как прогнозирования спроса на новую продукцию путем общественного опроса анализа полученных данных вручную, анализ качества продукции путем тестирования отдельных экземпляров, управление потенциальными рисками стандартными способами, медленно, но верно отходят на второй план из-за относительно низкой точности.

Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, которая дает совершенно новые подходы к исследованию динамических задач в экономической области. Изначально нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, далее к этому прибавились статистические и основанные на методе поиска сложных взаимосвязей (искусственного интеллекта) средства поддержки принятия решений и решения задач в сфере экономики.

Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность позволяет применять нейронные сети для решения широкого класса задач, которые охватывают самые разнообразные области интересов. Распознавание образов, обработка зашумленных или неполных данных, ассоциативный поиск, классификация, оптимизация, прогноз, диагностика, управление процессами, сегментация данных, сжатие информации, сложные отображения, моделирование нестандартных процессов, распознавание речи.

В последние несколько лет на основе нейронных сетей было разработано множество программных систем для применения в таких вопросах, как операции на товарном рынке, оценка вероятности банкротства банка, оценка кредитоспособности, контроль над инвестициями, размещение займов.

Смысл использования нейронные сетей в экономике заключается вовсе не в том, чтобы вытеснить традиционные методы или изобретать велосипед, а это еще одно возможное средство для решения задач.

Благотворное влияние на развитие нейросетевых технологий оказало создание методов параллельной обработки информации.

Гипотеза состоит в том, что нейронные сети считаются инструментом, способным выявить сложнейшие зависимости. В своей работе я хочу проверить это.

Практическая значимость проводимого мною исследования связана с тем, что сейчас еще не очень большое количество компаний использует нейронные сети в качестве основного инструмента. Поэтому при «обычном» расчете они могут допускать ошибки, которые можно выявить с помощью «нейросетевого» подхода.

Свою работу я разделил на 5 глав. В первой главе я раскрываю общие понятия нейронных сетей, их смысл. Во второй главе я привожу программные реализации, т.е. программы, созданные для работы с нейронными сетями. В главе №3 я привожу подробные примеры использования нейронных сетей на практике. В четвертой главе я выбираю два примера и, используя технологию нейронных сетей, я провожу исследования, результаты которого описываю в работе.

Цель написания работы:

• 
  Выявить необходимость использования нейронных сетей в экономике

Задачи:

1. 
   Разобраться в системе нейронных сетей, понять, что они из себя представляют
2. 
   Определить экономические задачи, которые можно решать при помощи нейронных сетей
3. 
   Смоделировать нейронную сеть, используя программный нейропакет и при помощи него создать практический пример
4. 
   Дать оценку эффективности использования нейронных сетей в экономических задачах.

1. Понятие нейронных сетей, их смысл.

Нейронные сети - это адаптивные системы для обработки и анализа данных, которые представляют собой математическую структуру, имитирующую некоторые аспекты работы человеческого мозга и демонстрирующие такие его возможности, как способность к неформальному обучению, способность к обобщению и кластеризации неклассифицированной информации, способность самостоятельно строить прогнозы на основе уже предъявленных временных рядов, способность находить сложные аналитические зависимости.

Основным их отличием от других методов, например экспертных систем, является то, что нейросети не нуждаются в заранее известной, заданной модели, а формируют ее на основе вводимой информации. Поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику всюду, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления - другими словами, в области человеческой деятельности, где присутствуют плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходимы либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми и являются нейронные сети. Таким образом, нейронные сети можно считать сложной аналитической технологией, т.е. методикой, которая на основе известных алгоритмов позволяет по заданным данным вывести значения неизвестных параметров.

1.1. Простейшая аналитическая технология

Для того чтобы было понятнее, я приведу классический пример простейшей аналитической технологии: теорему Пифагора, позволяющая по длинам катетов определить длину гипотенузы.

с 2 =а 2 +b 2 .

Зная параметры a и b, вычислить c [гипотенузу] отнюдь не сложно.

1.2. «Нелинейная задача»

Совершенно другим вариантом аналитической технологии являются способы, с помощью которых информация обрабатывается человеческим мозгом. Примерами такой аналитической технологии являются распознавание известных нам лиц в толпе или эффективное управление множеством мышц при занятии спортом. Эти задачи, которые может решать даже мозг ребенка, пока неподвластны современным компьютерам.

Уникальность человеческого мозга заключается в том, что он может обучаться решению новых задач, например, водить машину, учить иностранные языки и т.д. Не смотря на это, мозг не приспособлен к обработке больших объемов информации - человек не сможет вычислить даже квадратный корень из большого числа в уме, не используя бумаги или калькулятора. На практике очень часто встречаются численные задачи, гораздо более сложные, нежели извлечение корня. Для решения подобных задач необходимы дополнительные инструменты.

Нейронная сеть принимает входную информацию и анализирует ее способом, аналогичным тому, что использует наш мозг. Сеть способна к обучению. Последующие результаты выдаются на основе полученного ранее опыта.

Основной задачей специалиста, использующего нейронные сети для решения некоторой проблемы, - является необходимость выбора наиболее эффективной архитектуры нейронной сети, т.е. правильно выбрать вид нейронной сети, алгоритм ее обучения, количество нейронов и виды связей между ними. К сожалению, эта работа не имеет строгого алгоритма, она требует глубокого понимания различных видов архитектур нейронных сетей, включает в себя много исследований и может занять длительное время.

Применение нейронных сетей целесообразно, если:

Накоплены достаточные объемы данных о предыдущем поведении системы

Отсутствуют традиционные методы или алгоритмы, удовлетворительно решающие проблему

Данные частично искажены, не полны или противоречивы, вследствие чего традиционные методы выдают неудовлетворительный результат

Нейронные сети наилучшим образом проявляют себя там, где имеется большое количество входных данных, между которыми существуют неявные взаимосвязи и закономерности. В этом случае нейросети помогут автоматически учесть различные нелинейные зависимости, скрытые в данных. Это особенно важно в системах поддержки принятия решений и системах прогнозирования.

1.3. Преимущества использования нейронных сетей

Нейросети незаменимы при анализе данных, например, для предварительного анализа или отбора, выявления грубых человеческих ошибок. Целесообразно использовать нейросетевые методы в задачах с неполной информацией, в задачах, где решение можно найти интуитивно, и при этом традиционные математические модели не дают желаемого результата.

Методы нейронных сетей являются прекрасным дополнением к традиционным методам статистического анализа, большинство из которых связаны с построением моделей, основанных на тех или иных предположениях и теоретических выводах (например, что искомая зависимость является линейной или что некоторая переменная имеет нормальное распределение). Нейросетевой подход не связан с такими предположениями - он одинаково пригоден для линейных и сложных нелинейных зависимостей, особенно же эффективен в разведочном анализе данных, когда ставится цель выяснить, имеются ли зависимости между переменными. При этом данные могут быть неполными, противоречивыми и даже заведомо искаженными. Если между входными и выходными данными существует какая-то связь, даже не обнаруживаемая традиционными корреляционными методами, то нейронная сеть способна автоматически настроиться на нее с заданной степенью точности. Кроме того, современные нейронные сети обладают дополнительными возможностями: они позволяют оценивать сравнительную важность различных видов входной информации, уменьшать ее объем без потери существенных данных, распознавать симптомы приближения критических ситуаций и т.д.

1.4. Принцип работы нейронных сетей

Быстродействие современных компьютеров составляет около 100 Mflops (10^8 flops) (flops – единица, обозначающая быстродействие компьютера, с плавающей запятой) В мозгу содержится примерно 10^11 нейронов. Время прохождения одного нервного импульса - 1 мс, принято считать, что производительность одного нейрона порядка 10 flops. Эквивалентное быстродействие мозга составит 10^11 * 10 = 10^12 flops. Если рассмотреть задачи, решаемые мозгом, и подсчитать требуемое количество операций для их решения на обычных ЭВМ, то получим оценку быстродействия до 10^12 flops. Разница в производительности между обычным компьютером и мозгом - 4 порядка! Во многом этот выигрыш обусловлен параллельностью обработки информации в мозге. Следовательно, для повышения производительности ЭВМ необходимо перейти от принципов фон-Неймана к параллельной обработке информации. Тем не менее, параллельные компьютеры пока не получили распространения по нескольким причинам, которые обусловлены техническими сложностями реализации.

Искусственная нейронная сеть – значительно упрощенная модель биологической нейронной сети, т.е. элемента нервной системы. Из биологии заимствованы основополагающие идеи и принципы:

• 
  Нейрон – это переключатель, получающий и передающий импульсы, или сигналы. Если нейрон получает достаточно сильный импульс, то говорят, что нейрон активирован, то есть передает импульсы связанным с ним нейронам. Не активированный нейрон остается в состоянии покоя и не передает импульс.
• 
  Нейрон состоит из нескольких компонентов: синапсов, соединяющих нейрон с другими нейронами и получающих импульсы от соседних нейронов, аксона, передающего импульс другим нейронам, и дендрит, получающего сигналы из различных источников, в т.ч. от синапсов.
• 
  Когда нейрон получает импульс, превышающий определенный порог, он передает импульс последующим нейронам (активирует импульс).
• 
  Синапс состоит из двух частей: пресинаптической, соединенной с аксоном передающей импульс клетки, и постсинаптической, соединенной с дендритом получающей импульс клетки. Обе части синапса соединяет синаптическая щель.

Сигнал от нейрона к другим нейронам передается через аксон, который не связан напрямую с получающими импульс нейронами. Импульс изменяется несколько раз в синапсе: перед отправлением – в пресинаптической части и по получении – в постсинаптической.

Импульс для передачи формируется в нейроне в зависимости от одного или нескольких полученных импульсов. В случае нескольких импульсов нейрон накапливает их. Передаст он импульс или нет, зависит от характера полученных импульсов, кем они переданы и т.д. Таким образом, зависимость между переданными и полученными импульсами нелинейна. Если нейрон передает импульс, то он активирован.

Математическая модель нейрона строится следующим образом:

Рис. 1. Модель искусственного нейрона

• 
  Вход модели нейрона X – это вектор, состоящий из большого числа (N) компонент. Каждая из компонент входного вектора Xi – это один из импульсов, получаемых нейроном.
• 
  Выход модели нейрона – это одно число X*. Это означает, что внутри модели, входной вектор должен быть преобразован и агрегирован в скаляр. В дальнейшем этот импульс будет передан другим нейронам.
• 
  Известно, что при получении импульса синапс нейрона изменяет его. Математически этот процесс изменения можно описать следующим образом: для каждой из компонент входа Xi задают вес. Импульс, прошедший через синапс, принимает вид WiXi. Заметим, что веса могут быть назначены при инициализации модели, а могут быть переменными и измеряться в ходе расчетов. Веса – это внутренние параметры сети, о которых шла речь выше. Говоря об обучении сети, имеют в виду нахождение весов синапса.
• 
  Сложение полученных импульсов. Агрегирование полученных импульсов – это вычисление их суммы ∑WiXi.

Рис. 2. Пример нейронной сети с одним скрытым уровнем.

Обычно нейроны располагаются в сети по уровням. На иллюстрации приведен пример трехуровневой нейронной сети:

1. 
   На первом уровне – входные нейроны (отмеченные синим), которые получают данные извне и передающие импульсы нейронам на следующем уровне через синапсы.
2. 
   Нейроны на скрытом (втором, красном) уровне обрабатывают полученные импульсы и передают их нейронам на выходном (третьем, зеленом) уровне.
3. 
   Нероны на выходном уровне производят окончательный анализ и вывод данных.

Разумеется, архитектура сети может быть более сложной, например, с большим числом скрытых уровней или с изменяющимся числом нейронов. Модели нейронных сетей классифицируются по трем основным параметрам:

• 
  Вид связи между уровнями нейронов в сети
• 
  Вид передаточной функции;
• 
  Используемый алгоритм обучения сети

Далее важнейшим этапом является обучение нейронной сети. После того как сеть будет обучена, можно считать, что она готова к использованию

Рис. 3. Процесс обучения нейросети

нейросетевой интеллект искусственный бизнес

Нейронные сети могут быть реализованы программным или аппаратным способом.

Вариантами аппаратной реализации являются нейрокомпьютеры, нейроплаты и нейроБИС (большие интегральные схемы). Одна из самых простых и дешевых нейроБИС - модель MD 1220 фирмы Micro Devices, которая реализует сеть с 8 нейронами и 120 синапсами. Среди перспективных разработок, можно выделить модели фирмы Adaptive Solutions (США) и Hitachi (Япония). Разрабатываемая фирмой Adaptive Solutions нейроБИС является одной из самых быстродействующих: объявленная скорость обработки составляет 1,2 млрд. межнейронных соединений в секунду (мнс/с). Схемы, производимые фирмой Hitachi, позволяют реализовывать искусственные нейронные сети, содержащие до 576 нейронов.

Большинство современных нейрокомпьютеров представляют собой персональный компьютер или рабочую станцию, в состав которых входит дополнительная нейроплата. К их числу относятся, например, компьютеры серии FMR фирмы Fujitsu. Возможностей таких систем вполне хватает для решения большого числа прикладных задач методами нейроматематики, а также для разработки новых алгоритмов. Наибольший интерес представляют специализированные нейрокомпьютеры, в которых реализованы принципы архитектуры нейросетей. Типичными представителями таких систем являются компьютеры семейства Mark фирмы TRW (первая реализация перцептрона, разработанная Ф. Розенблатом, называлась Mark I). Модель Mark III фирмы TRW представляет собой рабочую станцию, содержащую до 15 процессоров семейства Motorola 68000 с математическими сопроцессорами. Все процессоры объединении шиной VME. Архитектура системы, поддерживающая до 65000 виртуальных процессорных элементов с более чес 1 млн. настраиваемых соединений, позволяет обрабатывать до 450 тыс. мнс/с.

Другим примером является нейрокомпьютер NETSIM, созданный фирмой Texas Instruments на базе разработок Кембриджского университета. Его топология представляет собой трехмерную решетку стандартных вычислительных узлов на базе процессоров 80188. Компьютер NETSIM используется для моделирования сетей Хопфилда-Кохонена. Его производительность достигает 450 млн. мнс/с.

В тех случаях, когда разработка или внедрение аппаратных реализаций нейронных сетей обходятся слишком дорого, применяют более дешевые программные реализации. Одним из самых распространенных программных продуктов является семейство программ BrainMaker фирмы CSS (California Scientific Software). Первоначально разработанный фирмой Loral Space Systems по заказу NASA и Johnson Space Center пакет BrainMaker бал вскоре адаптирован для коммерческих приложений и сегодня используется несколькими тысячами финансовых и промышленных компаний, а также оборонными ведомствами США для решения задач прогнозирования, оптимизации и моделирования ситуаций.

Назначение пакета BrainMaker - решение задач, для которых пока не найдены формальные методы и алгоритмы, а входные данные неполны, зашумлены и противоречивы. К таким задачам относятся прогнозирование курсов валют и акций на биржах, моделирование кризисных ситуаций, распознавание образов и многие другие. BrainMaker решает поставленную задачу, используя математический аппарат теории нейронных сетей (более конкретно - сеть Хопфилда с обучением по методу обратного распространения ошибки). В оперативной памяти строится модель многослойной нейронной сети, которая обладает свойством обучаться на множестве примеров, оптимизируя свою внутреннюю структуру. При правильном выборе структуры сети после ее обучения на достаточно большом количестве примеров можно добиться высокой достоверности результатов (97% и выше). Существуют версии BrainMaker для MS DOS и MS Windows, а также для Apple Macintosh. Кроме базовой версии пакета в семейство BrainMaker входят следующие дополнения:

BrainMaker Student - версия пакета для университетов. Она особенно популярна у небольших фирм, специализирующихся на создании приложений и для не очень сложных задач.

Toolkit Option - набор из трех дополнительных программ, увеличивающих возможности BrainMaker, Binary, которая переводит обучающую информацию в двоичный формат для ускорения обучения; Hypersonic Training, где используется высокоскоростной алгоритм обучения; Plotting, которая отображает факты, статистику и другие данные в графическом виде.

BrainMaker Professional - профессиональная версия пакета BrainMaker с расширенными функциональными возможностями. Включает в себя все опции Toolkit.

Genetic Training Option (для пакета BrainMaker Pro) - программа автоматической оптимизации нейронной сети для решения заданного класса задач, использующая генетические алгоритмы для селекции наилучших решений.

DatаMaker Editor - специализированный редактор для автоматизации подготовки данных при настройке и использовании нейронной сети.

Training Financial Data - специализированные наборы данных для настройки нейронной сети на различные виды аналитических, коммерческих и финансовых операций, которые включают реальные значения макроэкономических показателей NYSE, NADDAW, ASE, OEX, DOW и др., индексы инфляции, статистические данные биржевых сводок по различным видам продукции, а также информацию по фьючерсным контрактам и многое другое.

BrainMaker Accelerator - специализированная нейроплата акселератор на базе сигнальных процессоров TMS320C25 фирмы Texas Instruments. Вставленная в персональный компьютер, она в несколько раз ускоряет работу пакета BrainMaker.

BrainMaker Accelerator Pro - профессиональная многопроцессорная нейронная плата. Она содержит пять сигнальных процессоров TMS320C30 и 32 Мбайт оперативной памяти.

В настоящее время на рынке программных средств имеется большое количество разнообразных пакетов для конструирования нейронных сетей и решения различных задач. Пакет BrainMaker можно назвать ветераном рынка. Кроме представителей этого семейства, к хорошо известным и распространенным программным средствам можно отнести NeuroShell (WardSystem"s Group), Neuro Works (Neural Ware Inc.) и NeuroSolutions (NeuroDimension Inc.). Объектно-ориентированные программы среды семейства NeuroSolutions предназначены для моделирования искусственной нейронной сети произвольной структуры. Пользователю систем NeuroSolutions предоставлены возможности исследования и диалогового управления. Все данные в сети доступны для просмотра в процессе обучения посредством разнообразных инструментов визуализации. Проектирование искусственной нейронной сети в системе NeuroSolutions основано на модульном принципе, который позволяет моделировать стандартные и новые топологии. Важным преимуществом системы является наличие специальных инструментов, позволяющих моделировать динамические процессы в искусственной нейронной сети.

Применение нейросетевых технологий целесообразно при решении задач, имеющих следующие признаки:

Отсутствие алгоритмов решения задач при наличии достаточно большого числа параметров;

Наличие большого объема входной информации, характеризующей исследуемую проблему;

Зашумленность, частичная противоречивость, неполнота или избыточность исходных данных.

Нейросетевые технологии нашли широкое применение в таких направлениях, как распознавание печатного текста, контроль качества продукции на производстве, идентификация событий в ускорителях частиц, разведка нефти, борьба с наркотиками, медицинские и военные приложения, управление и оптимизация, финансовый анализ, прогнозирование и др.

В сфере экономике нейросетевые технологии могут использоваться для классификации и анализа временных рядов путем аппроксимации сложных нелинейных функций. Экспериментально установлено, что модели нейронных сетей обеспечивают большую точность при выявлении нелинейных закономерностей на фондовом рынке по сравнению с регрессионными моделями.

Нейросетевые технологии активно используются в маркетинге для моделирования поведения клиентов и распределения долей рынка. Нейросетевые технологии позволяют отыскивать в маркетинговых базах данных скрытые закономерности.

Моделирование поведения клиентов позволяет определить характеристики людей, которые будут нужным образом реагировать на рекламу и совершать покупки определенного товара или услуги.

Сегментирование и моделирование рынков на основе нейросетевых технологий дает возможность построения гибких классификационных систем, способных осуществлять сегментирование рынков с учетом многообразия факторов и особенностей каждого клиента.

Технологии искусственных нейронных сетей имеют хорошие перспективы при решении задач имитации и предсказания поведенческих характеристик менеджеров и задач прогнозирования рисков при выдаче кредитов. Не менее актуально применение искусственных нейронных сетей при выборе клиентов для ипотечного кредитования, предсказания банкротства клиентов банка, определения мошеннических сделок при использовании кредитных карточек, составления рейтингов клиентов при займах с фиксированными платежами и т.д.

Следует помнить о том, что применение нейросетевых технологий не всегда возможно и сопряжено с определенными проблемами и недостатками.

1. Необходимо как минимум 50, а лучше 100 наблюдений для создания приемлемой модели. Это достаточно большое число данных, и они не всегда доступны. Например, при производстве сезонного товара истории предыдущих сезонов недостаточно для прогноза на текущий сезон из-за изменения стиля продукта, политики продаж и т.д. Даже при прогнозировании спроса на достаточно стабильный продукт на основе информации о ежемесячных продажах трудно накопить исторические данные за период от 50 до 100 месяцев. Для сезонных товаров проблема еще более сложна, так как каждый сезон фактически представляет собой одно наблюдение. При дефиците информации модели искусственных нейронных сетей строят в условиях неполных данных, а затем проводят их последовательное уточнение.

2. Построение нейронных сетей требует значительных затрат труда и времени для получения удовлетворительной модели. Необходимо учитывать, что излишне высокая точность, полученная на обучающей выборке, может обернуться неустойчивостью результатов на тестовой выборке - в этом случае происходит «переобучение» сети. Чем лучше система адаптирована к конкретным условиям, тем меньше она способна к обобщению и экстраполяции и тем скорее может оказаться неработоспособной при изменении этих условий. Расширение объема обучающей выборке позволяет добиться большей устойчивости, но за счет увеличения времени обучения.

3. При обучении нейронных сетей могут возникать «ловушки», связанные с попаданием в локальные минимумы. Детерминированный алгоритм обучения не в силах обнаружить глобальный экстремум или покинуть локальный минимум. Одним из приемов, который позволяет обходить «ловушки», является расширение размерности пространства весов за счет увеличения числа нейронов скрытых слоев. Некоторые возможности для решения этой проблемы открывают стохастические методы обучения. При модификации весов сети только на основе информации о направлении вектора градиента целевой функции в пространстве весов можно достичь локального минимума, но невозможно выйти из него, поскольку в точке экстремума «движущая сила» (градиент) обращается в нуль и причина движения исчезает. Чтобы покинуть локальный экстремум и перейти к поиску глобального экстремума, нужно создать дополнительную силу, которая будет зависеть не от градиента целевой функции, а от каких-то других факторов. Один из простейших методов состоит в том, чтобы просто создать случайную силу и добавить ее к детерминистической.

4. Сигмоидальный характер передаточной функции нейрона является причиной того, что если в процессе обучения несколько весовых коэффициентов стало слишком большим, то нейрон попадает на горизонтальный участок функции в область насыщения. При этом изменения других весов, даже достаточно большие, практически не сказывается на величине выходного сигнала такого нейрона, а значит и на величине целевой функции.

5. Неудачный выбор диапазона входных переменных - достаточно элементарная, но часто совершаемая ошибка. Если - это двоичная переменная со значением 0 и 1, то примерно в половине случаев она будет иметь нулевое значение: = 0. Поскольку входит в выражение для модификации веса в виде сомножителя, то эффект будет тот же, что и при насыщении: модификация соответствующих весов будет блокирована. Правильный диапазон для входных переменных должен быть симметричным, например от +1 до -1.

6. Процесс решения задач нейронной сетью является «непрозрачным» для пользователя, что может вызывать с его стороны недоверие к прогнозирующим способностям сети.

7. Предсказывающая способность сети существенно снижается, если поступающие на вход факты (данные) имеют значительные отличия от примеров, на которых обучалась сеть. Этот недостаток ярко проявляется при решении задач экономического прогнозирования, в частности при определении тенденций котировок ценных бумаг и стоимости валют на фондовых и финансовых рынках.

8. Отсутствуют теоретически обоснованные правила конструирования и эффективного обучения нейронных сетей. Этот недостаток приводит, в частности, к потере нейронными сетями способности обобщать данные предметной области в состояниях переобучения (перетренировки).

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФГБОУ ВПО «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. ИМПЕРАТОРА ПЕТРА I»

КАФЕДРА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

И МОДЕЛИРОВАНИЯ АГРОЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Курсовой проект

на тему : «Проектирование автоматизированной информационной системы для анализа эффективности работы предприятий (на примере: предприятий Калачеевского района Воронежской области и предприятия

«ООО СП "ПЛЕМЕННОЕ ПТИЦЕВОДЧЕСКОЕ ХОЗЯЙСТВО "ЗАБРОДЕНСКОЕ"»)»

Выполнила: студентка БФ-2-7(БЭ)

Максимова А.И.

Руководитель: ассистент

Мистюкова С.В.

ВОРОНЕЖ

ВВЕДЕНИЕ.. 3

1 НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЭКОНОМИКЕ.. 4

1.1 Понятия и основы нейронных искусственных сетей.. 4

1.2 Свойства и классификация нейронных сетей.. 6

1.3 Типы архитектур нейронных сетей. 8

1.4 Использование нейронных сетей в экономических задачах.. 11

2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ПРЕДПРИЯТИЙ (НА ПРИМЕРЕ ПРЕДПРИЯТИЙ КАЛАЧЕЕВСКОГО РАЙОНА ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ И ПРЕДПРИЯТИЯ ООО СП "ПЛЕМЕННОЕ ПТИЦЕВОДЧЕСКОЕ ХОЗЯЙСТВО "ЗАБРОДЕНСКОЕ". 17

2.1 Пояснительная записка.. 17

2.2 Проектирование форм документов. 18

2.3 Информационно-логическая модель. 22

2.4 Алгоритм функционирования информационной системы.. 25

2.5 Инструкция для пользователя. 26

Выводы и предложения.. 30

Список использованной литературы... 32

ПРИЛОЖЕНИЯ.. 33

ВВЕДЕНИЕ

Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к исследованию динамических задач в экономической области. Первоначально нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, затем к этому прибавились статистические и основанные на методах искусственного интеллекта средства поддержки принятия решений и решения задач в сфере экономики.

Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность дают возможности применять нейронные сети для решения широкого класса задач. В последние несколько лет на основе нейронные сетей было разработано много программных систем для применения в таких вопросах, как операции на товарном рынке, оценка вероятности банкротства банка, оценка кредитоспособности, контроль за инвестициями, размещение займов.

Целью данного курсового проекта является разработка автоматизированной информационной системы для анализа эффективности работы предприятий.

При создании АИС, для анализа эффективности работы предприятий, необходимо решить следующие задачи:

1. Рассмотреть понятие, свойства, классификацию, типы и экономическое применение нейронных сетей.

2. Изучить состав и функции автоматизированных информационных систем; изучить теоретические основы проектирования АИС;

3. Освоить работу с основными видами прикладного программного обеспечения, использующегося для реализации АИС;

4. Спроектировать формы входных, промежуточных и выходных документов;

5. Построить информационно-логическую модель;

6. Разработать алгоритм функционирования;

7. Составить инструкцию для пользователя.

В процессе выполнения курсового проекта использованы такие научные методы как моделирование, описание, анализ, синтез, расчётно-конструктивный метод.

Технические средства, которые использовались для реализации поставленной цели – персональный компьютер с операционной системой Windows XP, клавиатурой и мышью.

АИС разрабатывалась в табличном процессоре MS Excel. Описание проделанной работы проводилось в текстовом процессоре MS Word.

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЭКОНОМИКЕ

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

• Введение
• Заключение
• Введение
• Благотворное влияние на развитие нейросетевых технологий оказало создание методов параллельной обработки информации.
• Необходимо выразить признательность замечательному хирургу, философу и кибернетику Н.М. Амосову, вместе с учениками систематизировавшему подход к созданию средств искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход заключается в следующем.
• В основе стратегий ИИ лежит понятие парадигмы -- взгляда (концептуального представления) на суть проблемы или задачи и принцип ее решения. Рассматривают две парадигмы искусственного интеллекта.
• 1. Парадигма эксперта предполагает следующие объекты, а также этапы разработки и функционирования системы ИИ:
• * форматизация знаний -- преобразование экспертом проблемного знания в форму, предписанную выбранной моделью представления знаний;
• * формирование базы знаний <БЗ) - вложение формализованных знаний в программную систему;
• * дедукция -- решение задачи логического вывода на основе БЗ.
• Эта парадигма лежит в основе применения экспертных систем, систем логического вывода, в том числе на языке логического программирования ПРОЛОГ. Считается, что системы на основе этой парадигмы более изучены.
• 2. Парадигма ученика, включающая следующие положения и последовательность действий:
• * обработка наблюдений, изучение опыта частных примеров -- формирование базы данных <БД> системы ИИ;
• * индуктивное обучение -- превращение БД в БЗ на основе обобщения знаний, накопленных в БД. и обоснование процедуры извлечения знаний из БЗ. Это означает, что на основе данных делается вывод об общности той зависимости между объектами, которую мы наблюдаем. Основное внимание здесь уделяется изучению аппроксимирующих, вероятностных и логических механизмов получения общих выводов из частных утверждений. Затем мы можем обосновать, например, достаточность процедуры обобщенной интерполяции (экстраполяции), или процедуры ассоциативного поиска, с помощью которой будем удовлетворять запросы к БЗ;
• * дедукция -- по обоснованной или предполагаемой процедуре мы выбираем информацию из БЗ по запросу (например, оптимальную стратегию управления по вектору, характеризующему сложившуюся ситуацию).
• Исследования в рамках этой парадигмы и ее разработка проведены пока слабо, хотя они лежат в основе построения самообучающихся систем управления (ниже будет приведен замечательный пример самообучающейся системы управления -- правила стрельбы в артиллерии).
• Чем база знаний, общий и обязательный элемент системы ИИ, отличается от базы данных? Возможностью логического вывода!
• Теперь обратимся к «естественному» интеллекту. Природа не создала ничего лучшего, чем человеческий мозг. Значит, мозг является и носителем базы знаний, и средством логического вывода на ее основе независимо оттого, по какой парадигме мы организовали свое мышление, т. е. каким способом заполняем базу знаний. -- учимся!
• Д.А. Поспелов в замечательной, единственной в своем роде, работе освещает высшие сферы искусственного интеллекта -- логику мышления. Цель данной книги -- хотя бы частично препарировать нейросеть как средство мышления, тем самым привлекая внимание к низшему, начальному звену всей цепи методов искусственного интеллекта.
• Отбросив мистику, мы признаем, что мозг представляет собой нейронную сеть, нейросеть, - нейроны, соединенные между собой, со многими входами и единственным выходом каждый. Нейрон реализует достаточно простую передаточную функцию, позволяющую преобразовать возбуждения на входах, с учетом весов входов, в значение возбуждения на выходе нейрона. Функционально законченный фрагмент мозга имеет входной слой нейронов -- рецепторов, возбуждаемых извне, и выходной слой, нейроны которого возбуждаются в зависимости от конфигурации и величины возбуждения нейронов входного слоя. Предполагается, что нейросеть. имитирующая работу мозга, обрабатывает не сами данные, а их достоверность, или, в общепринятом смысле, вес, оценку этих данных. Для большинства непрерывных или дискретных данных их задание сводится к указанию вероятности диапазонов, которым принадлежат их значения. Для большого класса дискретных данных -- элементов множеств -- целесообразно жесткое закрепление нейронов входного слоя.

1. Опыт применения нейронных сетей в экономических задачах

С помощью нейронных сетей нами решается задача разработки алгоритмов нахождения аналитического описания закономерностей функционирования экономических объектов (предприятие, отрасль, регион). Эти алгоритмы применяются к прогнозированию некоторых «выходных» показателей объектов. Решается задача нейросетевой реализации алгоритмов. Применение методов распознавания образов или соответствующих нейросетевых методов позволяет решить некоторые назревшие проблемы экономико-статистического моделирования, повысить адекватность математических моделей, приблизить их к экономической реальности. Использование распознавания образов в комбинации с регрессионным анализом привело к новым типам моделей - классификационным и кусочно-линейным. Нахождение скрытых зависимостей в базах данных - это основа задач моделирования и обработки знаний, в том числе для объекта с трудно формализуемыми закономерностями.

Выбор наиболее предпочтительной модели из некоторого их множества можно понимать либо как задачу ранжирования, либо как задачу выбора на основе набора правил.. Практика показала, что методы, основанные на использовании априорных весов факторов и поиске модели, отвечающего максимальной взвешенной сумме факторов, приводит к необъективным результатам. Веса - это то, что надо определить, в этом и состоит задача. Причем наборы весов локальны - каждый из них годится только для данной конкретной задачи и данного объекта (группы объектов).

Рассмотрим задачу выбора искомой модели подробнее. Предположим, что имеется некоторое множество объектов М, деятельность которых направлена на достижение некоторой цели. Функционирование каждого объекта характеризуется значениями n признаков, то есть существует отображение ф: М -> Rn. Следовательно, наш исходный пункт - вектор состояния экономического объекта: x = . Показатели качества функционирования экономического объекта: f0(x), f1(x),…,fm(x). Эти показатели должны находиться в определенных пределах, а некоторые из них мы стремимся сделать либо минимальными, либо максимальными.

Такая общая постановка может быть противоречивой, и необходимо применять аппарат развязки противоречий и приведения постановки задачи к корректной форме, согласованной с экономическим смыслом.

Мы упорядочиваем объекты с точки зрения некоторой критериальной функции, но критерий, как правило, плохо определен, размыт и возможно противоречив.

Рассмотрим задачу моделирования эмпирических закономерностей по ограниченному числу экспериментальных и наблюдаемых данных. Математическая модель может быть уравнением регрессии или диагностическим правилом, или правилом прогнозирования. При малой выборке эффективнее метолы распознавания. При этом влияние управления факторами учитывается с помощью вариации значений факторов при их подстановке в уравнение закономерности или в решающее правило диагностики и прогнозирования. Кроме того, мы применяем отбор существенных признаков и генерирование полезных признаков (вторичных параметров). Этот математический аппарат нужен для прогнозирования и диагностики состояний экономических объектов.

Рассмотрим нейронную сеть с точки зрения теории комитетных конструкций, как на коллектив нейронов (индивидуумов. Нейронная сеть как механизм оптимизации работы нейронов при коллективных решениях это способ согласования индивидуальных мнений, при котором коллективное мнение является правильной реакцией на вход, то есть нужной эмпирической зависимостью.

Отсюда следует оправданность применения комитетных конструкций в задачах выбора и диагностики. Идея состоит в том, чтобы вместо одного решающего правила искать коллектив решающих правил, этот коллектив вырабатывает коллективное решение в силу процедуры, обрабатывающей индивидуальные решения членов коллектива. Модели выбора и диагностики как правило приводят к несовместным системам неравенств, для которых вместо решений надо искать обобщения понятия решения. Таким обобщением является коллективное решение.

Так, например, комитет системы неравенств - это такой набор элементов, что каждому неравенству удовлетворяет большинство злементов этого набора. Комитетные конструкции - некоторый класс обобщений понятия решения для задач, которые могут быть как совместными, так и несовместными. Это класс дискретных аппроксимаций для противоречивых задач, их можно также соотнести с размытыми решениями. Метод комитетов в настоящее время определяет одно из направлений анализа и решения задач эффективного выбора вариантов, оптимизации, диагностики и классификации. Приведём для примера определение одной из основных комитетных конструкций, а именно: для 0 < p < 1: p - комитетом системы включений называется такой набор элементов, что каждому включению удовлетворяет более чем р - я часть этого набора.

Комитетные конструкции можно рассматривать и как некоторый класс обобщений понятия решения на случай несовместных систем уравнений, неравенств и включений, и как средство распараллеливания в решении задач выбора, диагностики и прогнозирования. Как обобщение понятия решения задачи комитетные конструкции представляют собой наборы элементов, обладающие некоторыми (но, как правило, не всеми) свойствами решения, это вид размытых решений.

Как средство распараллеливания комитетные конструкции непосредственно выступают в многослойных нейронных сетях. Нами показано, что для обучения нейронной сети точному решению задачи классификации можно применить метод построения комитета некоторой системы аффинных неравенств.

Исходя из сказанного, можно заключить, что метод комитетов связан с одним из важных направлений исследования и численного решения как задач диагностики и выбора вариантов, так и задач настройки нейронных сетей с целью получения требуемого их реагирования на входную информацию по той или иной проблеме лица, принимающего решения.

В процессе эксплуатации метода комитетов выявились такие его важные для прикладных задач свойства как эвристичность, интерпретируемость, гибкость - возможность дообучения и перенастройки, возможность использования наиболее естественного класса функций - кусочно-аффинных, причем для постановки задачи классификации, диагностики и прогнозирования требуется лишь корректность, то есть, чтобы один и тот же объект не был отнесен к разным классам.

Другая сторона вопроса о комитетных конструкциях связана с понятием коалиций при выработке коллективных решений, при этом ситуации резко различаются в случае коллективных предпочтений (здесь много подводных камней) и в случае правил коллективной классификации, в этом случае процедуры можно строго обосновать и они имеют более широкие возможности. Поэтому важно уметь сводить задачи принятия решений и задачи прогнозирования к классификационным задачам.

2. Табличный метод - основа искусственного интеллекта

В общем-то, принципы мозговой деятельности известны и активно используются. Мы применяем незримые таблицы в нашей памяти, принудительно и вольно заполняемые за партой, за рулем, с министерским портфелем и без него, крутя головой на шумной улице, за книгой, у станка и у мольберта. Мы учимся, учимся всю жизнь: и школьник, проводящий бессонные ночи за букварем, и умудренный опытом профессор. Ибо с теми же таблицами мы связываем не только принятие решений, но и двигаемся, ходим, играем в мяч.

Если противопоставить ассоциативному мышлению математические вычисления, то каков же их вес в жизни человека? Как шло развитие человека, когда он вообще, не умел считать? Пользуясь ассоциативным мышлением, умея интерполировать и экстраполировать, человек накапливал опыт. (Кстати, вспомним тезис Д. Менделеева: Наука начинается тогда, когда начинают считать.) Можно спросить читателя: Сколько раз сегодня Вы считали? Вы водили автомобиль, играли в теннис, торопились на автобус, планируя свои действия. Представляете, сколько бы Вам пришлось высчитывать (да еще где взять алгоритм?), для того чтобы поднять ногу на тротуар, минуя бордюр? Нет, мы ничего не вычисляем ежеминутно, и это, пожалуй, основное в нашей интеллектуальной жизни, даже в науке и бизнесе. Механизмы ощущений, интуиции, автоматизма, которые мы, не в силах объяснить, адресуем подкорковому мышлению, на деле являются нормальными механизмами ассоциативного мышления с помощью таблиц базы знаний.

И главное, мы делаем это быстро! Как же нам не задуматься, пытаясь постичь и воспроизвести развитию образной памяти, продукт роста в процессе Развития. Мы полагаем это вполне материально воплощенным и потому реализуемым искусственно, подвластным моделированию и воспроизведению.

Сформулируем теперь достаточный, сегодняшний принцип построения нейросети, как элемента ИИ:

1. Следует признать, что основа имитации нейро-структуры мозга -- это метод табличной интерполяции.

2. Таблицы заполняются или по известным алгоритмам вычислений, или экспериментально, или экспертами.

3. Нейросеть обеспечивает высокую скорость обработки таблиц за счет возможности лавинообразного распараллеливания.

4. Кроме того, нейросеть допускает вход в таблицу с неточны- ми и неполными данными, обеспечивая приблизительный ответ по принципу максимальной или средней похожести.

5. Задача нейросетевой имитации мозга заключается в преобразовании не самой исходной информации, а оценок этой информации, в подмене информации величинами возбуждения рецепторов, искусно распределенных между видами, типами, параметрами, диапазонами их изменения или отдельными значениями.

6. Нейроны выходного слоя каждой подструктуры своим возбуждением указывают на соответствующие решения. В то же время эти сигналы возбуждения на правах исходной опосредованной информации могут использоваться в следующем звене логической цепочки без внешнего вмешательства в рабочем режиме.

3. Мониторинг банковской системы

В приводится пример блистательного применения самоорганизующихся карт Кохонена (SOM -- Self-Organizing Map) для исследования банковской системы России в 1999 -- 2000 гг.

В основе мониторинга лежит рейтинговая оценка на основе автоматического выполнения одной процедуры: по многомерному вектору параметров банков на экране компьютера высвечивает. Обращается внимание на то, что нейросетевые технологии позволяют строить наглядные функции многих переменных, как бы преобразуя много- мерное пространство в одно-, двух- или трехмерное. Для каждого отдельно взятого исследования различных факторов необходимо строить свои SOM. Прогноз возможен лишь на основе анализа временного ряда оценок SOM. Новые SOM необходимы и для продления цепочки выводов, с подключением данных извне, например политического характера.

Такой подход, несомненно, эффективен и результативен. Но представляется, что по сравнению с потенциалом мозговых нейроструктур он сдерживает размах и смелость мысли, не позволяет тянуть длинные цепочки посылка-следствие, совмещать анализ с прогнозом, оперативно учитывать складывающуюся ситуацию и вводить в рассмотрение новые факторы и опыт экспертов. Следует согласиться с тем, что мозгу все это подвластно, и мы вновь обращаемся к его структурам, предлагая проект программных средств системы мониторинга.

Структура нейросети и способы обучения. Логические функции, лежащие в основе мониторинга, преимущественно основаны на конъюнкции логических значений переменных, отображающих диапазоны изменения параметров или показателей банков.

В представлены следующие показатели:

* собственный капитал;

* сальдированные активы;

* ликвидные активы;

* обязательства до востребования;

* вклады населения;

* коэффициент ликвидности;

* бюджетные средства.

Можно расширить систему показателей:

* объем инвестиций в эпоху бурно развивающейся экономики;

* объем прибыли;

* прошлый рейтинг и значение миграции;

* отчисления в фонд поддержки науки и образования;

* налоговые отчисления;

* отчисления в пенсионный фонд;

* отчисления в благотворительный и культурный фонд;

* участие в программах ЮНЕСКО и т.д.

Такой простой вид логической функции при переходе в область действительных переменных говорит о достаточности однослойной нейросети, содержащей входной слой рецепторов и выходной слой, на котором формируются результаты мониторинга.

При построении входного слоя необходимо учитывать не только текущие показатели, но и динамику изменения рейтинга за прошлые периоды времени. Выходной слой должен отражать не только рейтинг, но и экспертные рекомендации, а также другие решения и выводы.

Целесообразен простейший вид обучения -- построение базы знаний, который соответствует концепции создания нейросети под задачу: непосредственное введение связей оператором-исследователем вручную -- от рецепторов к нейронам выходного слоя в соответствии с причинно-следственными связями. Тем самым сеть создается уже обученной.

Тогда передаточная функция тоже будет простейшей и основанной на суммировании величин возбуждения на входе нейрона, умноженных на вес связи:

Задание веса связей га по сравнению с грубым заданием всех весов, равных единице, целесообразнее в связи с возможным желанием оператора или эксперта в разной степени учитывать влияние различных показателей.

Порог h отсекает заведомо неприемлемые выводы, упрощая дальнейшую обработку (например, нахождение среднего). Коэффициент приведения к обусловлен следующими соображениями.

Максимальное значение V может достигать п. Для того чтобы значение рейтинга находилось в некотором приемлемом диапазоне, например в , значения возбуждения надо преобразовать, положив к = Уп.

Принятые выше допущения позволяют оперативно вводить изменения и уточнения оператором -- экспертом -- пользователем, развивать сеть, вводя новые факторы и учитывая опыт. Для этого оператору достаточно, щелкнув мышью, выделить рецептор, а затем нейрон выходного слоя и связь установлена! Осталось только приблизительно назначить вес введенной связи из диапазона .

Здесь следует сделать очень Важное Замечание (ОВЗ), касательно всего материала книги и предназначенное очень внимательному читателю.

Ранее, рассматривая обучение, мы четко классифицировали исходные эталонные ситуации, принимая достоверность каждого компонента, равной единице. Проводя затем трассировку и прокладывая динамические пути возбуждения, мы также полагали веса связей, равными единице (или некоторому максимальному постоянному значению). Но ведь учитель сразу может получить дополнительную степень свободы, принимая во внимание факторы в той степени и с теми весами, которые он задаст! Сделаем допущение, что разные факторы в разной степени влияют на результат, и такое влияние заложим на этапе обучения принудительно.

Например, известно, что накануне войны население в огромном количестве закупает мыло, спички и соль. Значит, наблюдая за этим фактором, можно прогнозировать скорое начало войны.

Создавая нейросеть для анализа исторических или социальных событий, следует выделить один или несколько рецепторов, возбуждение которых соответствует разному уровню закупок мыла, соли и спичек одновременно. Возбуждение этих рецепторов должно передаваться, влиять (наряду с другими факторами) на степень возбуждения нейрона выходного слоя, соответствующего заявлению Скоро война!

Тем не менее, интенсивная закупка мыла, спичек и соли необходимое, но не такое уж достаточное условие наступления войны. Оно может свидетельствовать, например, о бурном возрождении туризма в район Главного хребта Кавказа. В словах не такое уж заключается смысл нечеткой логики , позволяющей учитывать не непреложность события, не булеву переменную да -- нет, а некоторое промежуточное, неопределенное, взвешенное состояние типа "влияет, но не так уж, прямо, что обязательно...". Поэтому связи (все или некоторые), исходящие из данного (данных) рецептора, положим равными некоторой предполагаемой величине, меньшей единицы и корректируемой впоследствии, которая отражает влияние возбуждения рецептора на вывод.

Таким образом, одновременная закупка мыла, соли и спичек учитывается дважды: уровень закупки будет отображен в степени возбуждения соответствующих рецепторов, а характер влияния закупки на вывод Скоро война! - с помощью весов синапсических связей.

Согласитесь, что при построении одноуровневых сетей такой подход напрашивается сам собой и реализуется предельно просто.

Структура экрана рецепторов. Основную часть его составляет окно прокрутки, в котором можно просматривать и задавать состояние рецепторного слоя, несомненно, не способного поместиться на статическом экране.

В окне прокрутки указаны показатели и их оценочные значения в диапазоне для соответствующих рецепторов. Это вероятностные значения, основанные на достоверности, интуиции, экспертных оценках. Оценки предполагают охват нескольких рецепторов. Например, оценка того, что собственный капитал составляет не то 24, не то 34, не то 42 тыс. у. е., но скорее всетаки 24, может привести к приблизительной оценке задаваемых величин возбуждения 0.6,0.2 и 0.2 рецепторов, соответствующих диапазонам (20 - 25], (30 - 35], (40 - 45]. На экране отображены статически задаваемые показатели, такие, как рейтинг в результате прошлых измерений, выборочные ранее найденные показатели, а также показатели политической, социальной и экономической конъюнктуры. (Их обилие и развитие могут все-таки потребовать прокрутки.)

Следует также отобразить управление прокруткой и меню основных действий:

* переход на экран выходного слоя;

* статистическая обработка результатов (предполагает переход к выходному экрану);

* введение новой связи;

* введение нового рецептора;

* введение нового нейрона выходного слоя (предполагает переключение экранов);

* введение нового показателя и т.д.

Структура экрана выходного слоя. Экран выходного слоя (рис.8.3) отображает систему концентрических (вложенных) прямоугольников или других плоских фигур, отражающих распространение рейтинга по убыванию. В центре экрана яркими точками отмечены самые преуспевающие банки или предполагаемые идеальные образы. Каждому элементу экрана жестко соответствует нейрон выходного слоя. В результате мониторинга может максимально возбудиться нейрон, соответствующий эталону, однако, скорее всего, высветится точка экрана, не совпадающая ни с каким эталоном, являющаяся промежуточной или усредненной.

Рис. - 8.3. Экран выходного слоя

Несомненно, следует предусмотреть меню для операции усредненной оценки рейтинга, демонстрации категории преуспевания, выдачи сигналов предупреждения, текстов заключений, рекомендуемых стратегий развития, сохранения данных для дальнейшего развития и т.д.

Обучение нейросети. Для обучения нейросети на основе экспертных оценок следует задать диапазоны допустимых параметров, позволяющие считать банк идеально преуспевающим, имеющим максимальный рейтинг. Фиксируя несколько точек, координаты которых (множества значений параметров) удовлетворяют допустимым значениям рейтинга для известных или предполагаемых (с учетом возможных вариантов) банков, можно получить несколько идеальных представителей. Соответствующие им нейроны, т.е. элементы экрана выходного слоя, выделяют произвольно, рассредоточивая по области экрана. Желательно, чтобы эталоны с большим рейтингом располагались ближе к центру.

Далее переходят к подобному же заполнению охватывающего прямоугольника, на основе следующей рейтинговой категории и т.д. до банков-аутсайдеров.

Для проведения подобной работы экспертами предварительно формируется таблица (табл. 1).

Нейронам, отображающим банки, на экране соответствуют величины их возбуждения -- рейтинги.

Методика мониторинга. Обученная система, которая поступает в распоряжение пользователя после высококвалифицированной экспертизы экономистов и политиков, готова к использованию в рамках CASE-технологии CASE -- Computer Aided Software Engineering .

Таблица 1 - Экспертные оценки для обучения нейросети

При этом пользователь реализует свое право на дополнительное обучение, уточнение (например, весов связей, для усиления или ослабления влияния некоторых показателей на основе собственного опыта), введение дополнительных показателей для эксперимента на свой риск и т.д.

Предположим, пользователь исследует ситуацию, сложившуюся вокруг банка "Инвест-Туда-и-Обратно". Естественно, он не располагает сколько-нибудь удовлетворительной информацией о целесообразности собственных вложений и поэтому приступает к скрупулезному сбору данных, в результате чего получает приблизительные, вероятные, разноречивые характеристики для моделирования.

С помощью экрана рецепторов пользователь задает значения их возбуждения исходя из вполне достоверных данных, но иногда учитывая варианты или -- или (частично возбуждая разные рецепторы), иногда по наитию, иногда просто пропуская показатели. Такие показатели, как рейтинг в прошлом и миграция, пока неизвестны, но полученный результат предполагается использовать в дальнейшем.

После ввода данных на экране выходного слоя яркая точка вблизи области аутсайдеров красноречиво свидетельствует о защите гражданского права ненасильственного выбора решения о целесообразности вложения праведно накопленного капитала.

Координаты этой точки на экране определяются по известной формуле нахождения среднего по координатам высветившихся нейронов тех банков, которым близок контролируемый банк, и по величинам их возбуждения. Но по этим же формулам на основе рейтингов высветившихся банков находится рейтинг исследуемого банка!

Пользователь может принять решение о дополнении базы знаний и, следовательно, нейросети информацией о новом банке, что целесообразно, если совет экспертов подверг существенной критике получившийся результат и указывает тем самым на ошибку нейросети. Достаточно только воспользоваться опцией. Дополнить, в результате выполнения которой инициируется диалог компьютера с пользователем:

- Вы хотите изменить рейтинг -- Да.

- Новое значение рейтинга --...

- Сохранить!

Тогда нейрон выходного слоя с найденными координатами ставится в соответствие новому банку. Формируются его связи с теми рецепторами, которым было сообщено возбуждение при вводе информации о банке. Вес каждой связи полагается равным введенной пользователем величине возбуждения соответствующего нейрона-рецептора. Теперь база знаний дополнена таким же образом, как список пристрелянных установок артиллерийской батареи после поражения очередной цели.

Однако значительное принудительное изменение рейтинга может потребовать перемещения высветившейся точки в область банков с соответствующим уровнем рейтинга, т.е. необходимо за данным банком закрепить другой нейрон выходного слоя, в другой области экрана. Это также устанавливается в результате диалога компьютера с пользователем.

Корректировка и развитие. Выше мы уже упоминали о необходимости и возможности постоянного уточнения и развития нейросети. Можно изменять представление о продвинутости банка-эталона (реального или идеального) и дополнять базу знаний, т.е. данную нейросеть. Можно корректировать веса связей как меры влияния отдельных показателей на выходной результат.

Можно вводить новые показатели с их весами, рассматривать новые решения и устанавливать степень влияния на них тех же или новых показателей. Можно приспособить нейросеть для решения смежных задач с учетом влияния отдельных показателей на миграцию банков (переход с одного рейтингового уровня на другой) и т.д.

Наконец, можно, приобретя данный программный продукт с дружественным интерфейсом и прекрасным сервисом, с развитым набором функций преобразования нейросети, переделать ее для совершенно другой задачи, например для увлекательной игры в железнодорожную рулетку, на которой мы намерены остановиться ниже.

В заключение отметим, что в экономике и бизнесе, а также в управлении сложными объектами преобладают системы принятия решений, где каждая ситуация образуется на основе неизменного числа факторов. Каждый фактор представлен вариантом или значением из исчерпывающего множества, т.е. каждая ситуация представляется конъюнкцией, в которой обязательно участвуют высказывания относительно всех факторов, по которым формируется нейросеть. Тогда все конъюнкции (ситуации) имеют одинаковое число высказываний. Если в этом случае две отличные друг от друга ситуации приводят к разным решениям, соответствующая нейросеть является совершенной. Привлекательность таких нейросетей заключается в их сводимости к однослойным. Если провести размножение решений (см. подразд. 5.2), то получим совершенную нейросеть (без обратных связей).

К построению совершенной нейросети можно свести задачу настоящего раздела, подразд. 6.2, а также, например, задачу оценки странового риска и др.

Заключение

Распределение величин возбуждения нейронов выходного слоя, а чаше всего нейрон, обладающий максимальной величиной возбуждения, позволяют установить соответствие между комбинацией и величинами возбуждений на входном слое (изображение на сетчатке глаза) и получаемым ответом (что это). Таким образом, эта зависимость и определяет возможность логического вывода вида "если -- то». Управление, формирование данной зависимости осуществляются весами синапсических связей нейронов, которые влияют на направления распространения возбуждения нейронов в сети, приводящие на этапе обучения к «нужным» нейронам выходного слоя. т.е. служат связыванию и запоминанию отношений «посылка -- следствие». Связь подструктур нейросети позволяет получать «длинные» логические цепочки на основе подобных отношений.

Отсюда следует, что сеть работает в двух режимах: в режиме обучения и в режиме распознавания (рабочем режиме).

В режиме обучения производится формирование логических цепочек.

В режиме распознавания нейросеть по предъявляемому образу с высокой достоверностью определяет, к какому типу он относится, какие действия следует предпринять и т.д.

Считается, что в человеческом мозге до 100 млрд нейронов. Но сейчас нас не интересует, как устроен нейрон, в котором насчитывают до 240 химических реакций. Нас интересует, работает нейрон на логическом уровне, как выполняет он логические функции. Реализация лишь этих функций должна стать основой и средством искусственного интеллекта. Воплощая эти логические функции, мы готовы нарушить основные законы физики, например закон сохранения энергии. Ведь мы рассчитываем не на физическое моделирование, а на доступное, универсальное -- компьютерное.

Итак, мы сосредоточиваем внимание на «(прямом» использовании нейросетей в задачах искусственного интеллекта. Однако их применение распространяется на решение и других задач. Для этого строят нейросетевые модели со структурой, ориентированной на данную задач), используют специальную систему связей нейроподобных элементов, определенный вил передаточной функции (часто используют так называемые сигмоилные связи, основанные на участии экспоненты при формировании передаточной функции), специально подобранные и динамически уточняемые веса. При этом используют свойства сходимости величин возбуждения нейронов, самооптимизации. При подаче входного вектора возбуждений через определенное число тактов работы нейросети значения возбуждения нейронов выходного слоя (в некоторых моделях все нейроны входного слоя являются нейронами выходного слоя и других нет) сходятся к неким величинам. Они могут указывать, например, на то, какой эталон в большей степени похож на «зашумленный». недостоверный входной образ, или на то. как найти решение некоторой задачи. Например, известная сеть Хопфилда . хоть и с ограничениями, может решать задачу коммивояжера - задачу экспоненциальной сложности. Сеть Хемминга успешно реализует ассоциативную память. Сети Кохонена (карты Кохонена) , добавлен 27.06.2011

Задача анализа деловой активности, факторы, влияющие на принятие решений. Современные информационные технологии и нейронные сети: принципы их работы. Исследование применения нейронных сетей в задачах прогнозирования финансовых ситуаций и принятия решений.

дипломная работа , добавлен 06.11.2011

Описание технологического процесса напуска бумаги. Конструкция бумагоделательной машины. Обоснование применения нейронных сетей в управлении формованием бумажного полотна. Математическая модель нейрона. Моделирование двух структур нейронных сетей.

курсовая работа , добавлен 15.10.2012

Способы применения технологий нейронных сетей в системах обнаружения вторжений. Экспертные системы обнаружения сетевых атак. Искусственные сети, генетические алгоритмы. Преимущества и недостатки систем обнаружения вторжений на основе нейронных сетей.

контрольная работа , добавлен 30.11.2015

Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.

презентация , добавлен 28.05.2015

Исследование задачи и перспектив использования нейронных сетей на радиально-базисных функциях для прогнозирования основных экономических показателей: валовый внутренний продукт, национальный доход Украины и индекс потребительских цен. Оценка результатов.

курсовая работа , добавлен 14.12.2014

Понятие и свойства искусственных нейронных сетей, их функциональное сходство с человеческим мозгом, принцип их работы, области использования. Экспертная система и надежность нейронных сетей. Модель искусственного нейрона с активационной функцией.

реферат , добавлен 16.03.2011

Сущность и функции искусственных нейронных сетей (ИНС), их классификация. Структурные элементы искусственного нейрона. Различия между ИНС и машинами с архитектурой фон Неймана. Построение и обучение данных сетей, области и перспективы их применения.

презентация , добавлен 14.10.2013

Применение нейрокомпьютеров на российском финансовом рынке. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки. Определение курсов облигаций и акций предприятий. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности.

курсовая работа , добавлен 28.05.2009

История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.