Функционирование нейросети
В случае эмуляции нейросети на обычном компьютере все математические операции осуществляет программа. Нейронная сеть при этом представляет собой массив синаптических весов. Этот массив может находиться либо на диске компьютера в виде файла определенного формата (при хранении нейросети) либо в оперативной памяти компьютера (когда нейросеть функционирует).
При создании новой нейросети в памяти компьютера отводится место под массив синаптических весов, называемый картой. Этот массив заполняется совершенно случайными числами из определенного диапазона. Поэтому каждая созданная сеть даже при одних и тех же параметрах (число нейронов, их характеристика) является уникальной. Уникальность сетей проявляется в том, что сети с одинаковыми параметрами, обучающиеся на одинаковых задачах, ведут себя неодинаково. Это касается времени обучения, качества обучения, уверенности в выдаваемых ответах при тестировании. В этом еще одно сходство сетей с биообъектами.
Рассмотрим работу сети безотносительно к процессу обучения или выдачи решения. После инициализации сети веса всех синапсов случайны. В начальный момент времени на входные нейроны через входные синапсы (один или несколько) подается из внешнего мира вектор входных сигналов, представляющий набор чисел (или одно число). Далее этот сигнал начинает распространяться по всем связям между нейронами, изменяясь при прохождении через каждый нейрон согласно схеме функционирования нейрона. В конечном итоге, после одного прохода выходные нейроны выдадут во внешний мир какие-либо сигналы. Вся процедура однократного прохождения сигналов по нейронной сети является тактом функционирования сети. Можно не считывать сигналы с выходных нейронов после одного такта функционирования, а продолжить обмен сигналами еще несколько раз, не подавая сигналов на вход. Обычно количество тактов функционирования между подачей сигналов на вход и снятием сигналов с выхода фиксировано для данной сети. Как правило, этот параметр задается при инициализации сети и хранится в файле сети вместе с матрицей коэффициентов (как и некоторые другие параметры - число нейронов, характеристика нейронов и т.д.).
Таким образом, нейронная сеть, получающая на входе некоторый сигнал, способна после прохода его по нейронам выдавать на выходе определенный ответ, который зависит от весовых коэффициентов всех нейронов и от самого сигнала. Очевидно, что при осуществлении таких процедур на только что инициализированной сети мы будем получать на выходе сигналы, лишенные всякого смысла (весовые коэффициенты случайны). Чтобы добиться выдачи сетью требуемого результата, необходимо обучить ее.
