Логические нейронные сети



         

Дистрибутивная форма логического описания системы принятия решений


Приведенные выше построения предполагали представление логических выражений, описывающих СПР, в ДНФ. Однако известно, что каждое логическое выражение на основе алгебры высказываний может быть представлено и в виде конъюнктивной нормальной формы (КНФ). Такая форма также приводит к достаточности не более чем двухслойной нейросети. Мы не будем приводить такое представление для анализируемого примера, усложнившее описание СПР, но не приведшее к новым интересным выводам, однако сделаем общее замечание о важности минимизации количества слоев нейронной сети.

Развитие систем принятия решений, таких как медицинская или техническая диагностика, прогнозирование рынка ценных бумаг, управление перевозками железнодорожным транспортом и др., приводит к весьма большому числу исследуемых факторов и, следовательно, к еще большему числу нейронов сети. Расчет для каждого нейрона даже несложной передаточной функции в общем цикле обработки всех нейронов (в соответствии с их частичной упорядоченностью на основе преемственности информации) может привести к значительным временным затратам, ставящим под сомнение оперативность управления.

Необходима "аппаратная поддержка", что породило большое число предложений [14] в области разработки нейрокомпьютеров (НК), реализующих нейросети. В основе НК лежит принцип распараллеливания вычислений, что фактически означает распределение нейронов (программных процедур, моделей нейроподобных элементов и т.д.) между исполнительными вычислительными устройствами – процессорами для их обработки. Эффективны НК, выполненные в виде приставки к персональному компьютеру или рабочей станции. Ориентация НК на обработку универсальной двухслойной нейросети на основе ДНФ жестко распределяет функции слоев и возможные связи его процессоров, используя элементы стандартизации и унификации.

В лекции 1 обсуждалась проблема минимизации длины логической цепочки и было показано, что с помощью "размножения" решений такая длина может быть даже доведена до единичной.




Содержание  Назад  Вперед