Логические нейронные сети



"Схемотехнический" подход к построению нейросети "под задачу"


Реализуем подход, используемый при построении схем устройств компьютера и другой электронной техники. Выделим функционально полную, для данного применения, систему булевых функций - дизъюнкцию

и конъюнкцию
.

Отрицание нам не понадобится, мы пока не рассматриваем тормозящие связи.

Нарушив принятые обозначения, построим (рис. 3.2) схему, реализующую алгоритм счета значения выражения (3.1). Предполагаем, что на вход будут подаваться значения булевых переменных, обозначающих события.

"Электронная" схема системы принятия решений

Рис. 3.2.  "Электронная" схема системы принятия решений

Такая электронная схема могла бы нам верно служить, способствуя быстрому определению необходимой реакции на сложившуюся ситуацию, если мы предусмотрели все возможные ситуации, знали, какое решение соответствует каждой из них, и всегда обладали полной и точной информацией о происходящих событиях. Но ведь не зря мы обращаем внимание на те помехи и неопределенность, в условиях которых приходится жить и работать. Мы должны оперировать только достоверностями либо другими оценками событий, пытаясь определить, какой ситуации более всего соответствуют сложившиеся обстоятельства.

Значит, мы должны из точного, детерминированного представления перейти в область ассоциативного, неточного, приблизительного мышления! Но степень (частота) угадывания должна быть достаточно высока.

Именно здесь должна помочь нейросеть.

Прежде всего надо перейти от типа булевых переменных к типу действительных, введя в обращение не непреложность событий, а лишь вероятности или другие весовые оценки их наступления (электронной технике это не свойственно). Затем необходимо реализовать аналоги булевых функций над этим новым типом данных, т.е. заставить нейроны с помощью весов, порогов и самой передаточной функции выполнять дизъюнкции и конъюнкции с учетом вариации и неопределенности данных. При этом абсолютно достоверные данные, несомненно, приведут к известным решениям, а по неточным данным можно определить лишь вес каждого из возможных решений.


Содержание  Назад  Вперед