Логические нейронные сети
Нейросеть для решения задачи логического вывода
Рассмотрим предварительно один аспект обучения нейросети методом трассировки.
Первоначально (лекция 4), поясняя "схемотехнический" подход к построению нейросети, мы предполагали, что никаких связей ("проводочков") не было, а мы их проложили, исходя из реализуемых
логических функций. Обобщив подход на нечеткую логику (предполагающую вхождение элементов в состав множества
с некоторой вероятностью), а также логику передаточных функций, мы заявили, что нашли способ построения уже обученных нейросетей.
Впоследствии (лекции 5 и 6) мы заявили, что нас не смущает отсутствие некоторых связей в "готовых" сетях. Мы их введем как "проводочки", если сочтем это целесообразным.
Таким образом, несовершенство нейросети не стало для нас преградой. А если предположить, как при
"схемотехническом" подходе, что первоначально в сети вообще никаких связей нет, ее матрица
следования пуста, а нам предстоит создать эту сеть полностью? Логично, что в ней будут присутствовать
только те связи, которые обеспечивают ее обучение. То есть мы сразу можем строить обученную нейросеть
— нейросеть, синапсические связи в которой имеют единичный (максимальный) вес.
Составим (рис. 8.1) нейросеть, соответствующую фрагменту беспредельной
базы знаний о жителях далекого таежного села.
Нейросеть будет отражать два уровня моделирования дедуктивного мышления, и состоять из двух частей.
Фактографическая нейросеть отражает факты, содержащиеся в БЗ. Понятийная нейросеть отражает правила вывода, оперируя понятиями – процедурами БЗ.
Моделируя лишь дедуктивное мышление, ограничимся возможностью дополнения фактографической нейросети, добываемой информацией на основе выводов, производимых с помощью понятийной нейросети . Развитие же понятийной нейросети , т.е. дополнение БЗ новыми правилами, требует решения проблемы индуктивного мышления, т.е. мышления более высокого уровня, пока не столь широко доступного.
Сформируем начальный вид фактографической нейросети (рис. 8.1).
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий