Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Биология -> Галушкин А.И. -> "Теория нейронных сетей" -> 112

Теория нейронных сетей - Галушкин А.И.

Галушкин А.И. Теория нейронных сетей — М.: ИПРЖР, 2000. — 416 c.
ISBN 5-93108-05-8
Скачать (прямая ссылка): teoriyaneyronnih2000.pdf
Предыдущая << 1 .. 106 107 108 109 110 111 < 112 > 113 114 115 116 117 118 .. 131 >> Следующая

15.3. Исследование функциональной надежности многослойных нейронных сетей
Методы исследования функциональной надежности мно ~ слойных нейронных сетей можно разделить на аналитичес и экспериментальные. Аналитическое исследование фун циональной надежности нейронных сетей общепринятыми м тодами на уровне нейрона сталкивается с математически сложностями. В связи с этим основной упор делается на эк периментальное исследование надежности многослойных не ронных сетей, методика которого рассматривается в п. 15. там же приведены план и результаты проведенного экспер мента. Возможно обобщить разработанную методику на сл чай любой комбинационной сети нейронов. На основе подхо к многослойным нейронным сетям как к линейным последов тельностным машинам показывается возможность аналитиче кого исследования функциональной надежности частных в дов многослойных нейронных сетей при случайных весов-коэффициентах и значениях входных сигналов. Основные р зультаты, полученные ниже, изложены в работах [15.3 15.33-15.36].
Рассматривается класс многослойных нейронных сетей с двоичными входами. Многослойность структуры понимается как особое свойство структуры преобразования, осуществляемого многослойной нейронной сетью при топологическом, а не символическом его представлении.
Исследование функциональной надежности многослойных нейронных сетей основано на задании:
а) критерия функциональной надежности;
б) вероятностной модели функционирования сети;
в) множества входных значений.
В качестве критерия функциональной надежности ниже рассматривается вероятность правильного функционирования многослойной нейронной сети, вычисляемая на полном множестве входных значений, и функция распределения вероятностей выходного сигнала сети.
Вероятностная модель функционирования сети зависит от физической сути рассматриваемых типов отказов (параметрических, катастрофических). В п.15.4, например, при исследовании надежности нейронной сети при наличии параметрических отказов нейронов предполагается случайность весовых коэффициентов и порогов всех элементов сети.
Экспериментальное исследование надежности может быть проведено на трех различных уровнях: схемотехническом, функциональном и логическом. В нашем исследовании будут рассматриваться функциональный и логический уровни. Экспериментальное исследование целесообразно разделить на ряд этапов по числу классов отказов нейронов, которые вообще существуют или тех типов, которые наиболее часто встречаются в конкретной реализации нейронных сетей. Отказы нейронов обычно [15.15, 15.37] делятся на два класса: параметрические и катастрофические, поэтому экспериментальное исследование функциональной надежности нейронных сетей разбивается на два этапа: исследование надежности при наличии параметрических отказов (параметрическая надежность) и исследование надежности при наличии катастрофических отказов (катастрофическая надежность).
Методика экспериментального исследования была разработана для класса нейронных сетей с последовательными связями и позволяет исследовать сети с произвольным числом входов, числом нейронов в слоях и числом слоев.
Под параметрическими отказами нейронов [15.15] пони маются ошибки на выходах нейронов, появляющиеся в ре зультате постепенного изменения их параметров (весовы коэффициентов и порога) под действием внешних физичес ких факторов: изменения температуры, напряжения пита ния и т.д.
При исследовании параметрической надежности нейроннь сетей с помощью метода Монте-Карло моделируются случай ные нормальные распределения, элементами которых в пр~ цессе исследования являются весовые коэффициенты и и пороги. Выясняется зависимость вероятности правильной реа лизации заданной логической функции на полном множеств значений ее аргумента от параметров случайных распредел ний при условии, что появления различных значений равн вероятны.
Под катастрофическим отказом нейрона понимается отка типа обрыва или короткого замыкания на входах или выход нейрона. Отказы такого типа можно свести к отказам тип логических констант (const=0 и const=l) на входах и выход нейрона [15.37]. Предполагается, что отказы нейронов случа“ ны, независимы и равновероятны. При исследовании катае рофической надежности проводился детерминированный вы; бор типа отказа и номера отказавшего нейрона. Ранее пред ' полагалось, что в нейронной сети могут появляться лишь од нократные отказы нейронов. Такое исследование позволяв выявить все «потенциально опасные» отказы, т.е. отказы, к~ торые ведут к сильному (по отношению к некоторому априор но заданному значению) уменьшению вероятности правильн го распознавания, а также выявить логическую избыточност исследуемой сети на заданном классе отказов.
Полученные таким образом конкретные значения вероят ности правильного распознавания для различных отказо позволяют на этапе проектирования предусмотреть меры устраняющие возможность появления «потенциально опасных отказов и учитывающие логическую избыточность сети. Поло жительным моментом данной методики исследования надеж ности является тот факт, что она позволяет не тольк исследовать широкий класс нейронных сетей и делать обоб щающие выводы, но и дает возможность оценить надежное конкретных реализаций.
Предыдущая << 1 .. 106 107 108 109 110 111 < 112 > 113 114 115 116 117 118 .. 131 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed