Работа посвящена изучению искусственных нейронных сетей, их применению при решении задач в различных сферах человеческой деятельности, в частности - прогнозирование временных рядов (курса валют).
Приводится описание нейронных сетей, принципов их устройства и работы. Рассмотрены модели нейросетей и способы их обучения. Особое внимание уделяется нейросетям обратного распространения и алгоритму их обучения. Описан метод, по средствам которого задачу прогнозирования можно решать с применением нейросетевых технологий. Приводится программная реализация такой нейросети обратного распространения с описанием программной модели, созданной по принципам объектно-ориентированного программирования в среде Delphi 5.
На основании изложенного материала рассмотрено прогнозирование курса валют (украинской гривны к доллару США)
ВВЕДЕНИЕ
Время - это одно из самых интересных понятий, которые интересуют человека с Древних времен. Понять и подчинить себе время человечество стремилось всегда, потому что знание будущего дает невиданную силу принятия решений в различных областях человеческой деятельности. Вопрос определения будущего был и остается актуальным по сегодняшний день. Большой интерес представляют задачи прогнозирования погоды по результатам соответствующих атмосферных измерений, селекционирования новых видов растений и животных, определений возможностей индивидуумов в определенных областях с помощью соответствующей системы контрольных тестов и т.д. Особо важное значение прогнозирование имеет в таких областях, как индустрия, экономика, коммерция (прогнозирование экономических показателей, динамики цен на тот или иной продукт, курса акций на какое-то время вперед и т.д.).
Однако создать машину времени человек не может, мы знаем, что было в прошлом, но совершенно точно утверждать положение вещей в будущем не дано никому из нас. Несмотря на это, люди всегда стремились предугадать будущее, применяя при этом самые различные способы: в простом народе с давних времен популярны народные приметы, математики используют для этого более формальные методы и способы прогнозирования - они применяют статистические и вероятностные характеристики, по которым возможно с определенной вероятностью утверждать, что будущее событие произойдет или нет.
Наряду с традиционными методами прогнозирования сегодня бурно развивается теория искусственных нейронных сетей, которая хорошо зарекомендовала себя в области управления, там, где необходимо применение человеческого интеллекта, в частности при решении задач прогнозирования.
Это научное направление родилось на стыке таких наук как нейробиология, химия, физика, математика, информатика, философия, психология и др. интерес к нейронным сетям был вызван как теоретическими, так и прикладными достижениями в этой области. Нейросети неожиданно открыли возможности использования вычислений в сферах, до этого относящихся лишь к области человеческого интеллекта, возможности создания машин, способность которых учиться и запоминать удивительным образом напоминает мыслительные процессы человека.
Искусственные нейронные сети состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона. Эти элементы затем организуются по способу, который может соответствовать (или не соответствовать) анатомии мозга. Несмотря на такое поверхностное сходство, искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств присущих мозгу. Например, они обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие прецеденты на новые случаи и извлекают существенные свойства из поступающей информации, содержащей излишние данные.
Несмотря на такое функциональное сходство, даже самый оптимистичный их защитник не предположит, что в скором будущем искусственные нейронные сети будут дублировать функции человеческого мозга. Реальный «интеллект», демонстрируемый самыми сложными нейронными сетями, находится ниже уровня дождевого червя, и энтузиазм должен быть умерен в соответствии с современными реалиями. Однако равным образом было бы неверным игнорировать удивительное сходство в функционировании некоторых нейронных сетей с человеческим мозгом. Эти возможности, как бы они ни были ограничены сегодня, наводят на мысль, что глубокое проникновение в человеческий интеллект, а также множество революционных приложений, могут быть не за горами.
Искусственные нейронные сети могут менять свое поведение в зависимости от внешней среды. Этот фактор в большей степени, чем любой другой, ответствен за тот интерес, который они вызывают. После предъявления входных сигналов (возможно, вместе с требуемыми выходами) они самонастраиваются, чтобы обеспечивать требуемую реакцию. Было разработано множество обучающих алгоритмов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами. Все еще существуют проблемы относительно того, чему нейросеть может обучиться и как обучение должно проводиться.
Отклик сети после обучения может быть до некоторой степени нечувствителен к небольшим изменениям входных сигналов. Эта внутренне присущая способность видеть образ сквозь шум и искажения жизненно важна для распознавания образов в реальном мире. Она позволяет преодолеть требование строгой точности, предъявляемое обычным компьютером, и открывает путь к системе, которая может иметь дело с тем несовершенным миром, в котором мы живем. Важно отметить, что искусственная нейронная сеть делает обобщения автоматически благодаря своей структуре, а не с помощью использования «человеческого интеллекта» в форме специально написанных компьютерных программ.
Некоторые из искусственных нейронных сетей обладают способностью извлекать сущность из входных сигналов. Например, сеть может быть обучена на последовательность искаженных версий буквы «А». После соответствующего обучения предъявление такого искаженного примера приведет к тому, что сеть породит букву совершенной формы. В некотором смысле она научится порождать то, что никогда не видела.
Эта способность извлекать идеальное из несовершенных входов ставит интересные философские вопросы. Она напоминает концепцию идеалов, выдвинутую Платоном в его «Республике». Во всяком случае, способность извлекать идеальные прототипы является у людей весьма ценным качеством.
Искусственные нейронные сети не являются панацеей. Они, очевидно, не годятся для выполнения таких задач, как начисление заработной платы. Похоже, однако, что им будет отдаваться предпочтение в большом классе задач распознавания образов, прогнозирования, создание ассоциативной памяти, экономики, управления объектами, с которыми плохо или вообще не справляются обычные компьютеры.
Приводится описание нейронных сетей, принципов их устройства и работы. Рассмотрены модели нейросетей и способы их обучения. Особое внимание уделяется нейросетям обратного распространения и алгоритму их обучения. Описан метод, по средствам которого задачу прогнозирования можно решать с применением нейросетевых технологий. Приводится программная реализация такой нейросети обратного распространения с описанием программной модели, созданной по принципам объектно-ориентированного программирования в среде Delphi 5.
На основании изложенного материала рассмотрено прогнозирование курса валют (украинской гривны к доллару США)
ВВЕДЕНИЕ
Время - это одно из самых интересных понятий, которые интересуют человека с Древних времен. Понять и подчинить себе время человечество стремилось всегда, потому что знание будущего дает невиданную силу принятия решений в различных областях человеческой деятельности. Вопрос определения будущего был и остается актуальным по сегодняшний день. Большой интерес представляют задачи прогнозирования погоды по результатам соответствующих атмосферных измерений, селекционирования новых видов растений и животных, определений возможностей индивидуумов в определенных областях с помощью соответствующей системы контрольных тестов и т.д. Особо важное значение прогнозирование имеет в таких областях, как индустрия, экономика, коммерция (прогнозирование экономических показателей, динамики цен на тот или иной продукт, курса акций на какое-то время вперед и т.д.).
Однако создать машину времени человек не может, мы знаем, что было в прошлом, но совершенно точно утверждать положение вещей в будущем не дано никому из нас. Несмотря на это, люди всегда стремились предугадать будущее, применяя при этом самые различные способы: в простом народе с давних времен популярны народные приметы, математики используют для этого более формальные методы и способы прогнозирования - они применяют статистические и вероятностные характеристики, по которым возможно с определенной вероятностью утверждать, что будущее событие произойдет или нет.
Наряду с традиционными методами прогнозирования сегодня бурно развивается теория искусственных нейронных сетей, которая хорошо зарекомендовала себя в области управления, там, где необходимо применение человеческого интеллекта, в частности при решении задач прогнозирования.
Это научное направление родилось на стыке таких наук как нейробиология, химия, физика, математика, информатика, философия, психология и др. интерес к нейронным сетям был вызван как теоретическими, так и прикладными достижениями в этой области. Нейросети неожиданно открыли возможности использования вычислений в сферах, до этого относящихся лишь к области человеческого интеллекта, возможности создания машин, способность которых учиться и запоминать удивительным образом напоминает мыслительные процессы человека.
Искусственные нейронные сети состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона. Эти элементы затем организуются по способу, который может соответствовать (или не соответствовать) анатомии мозга. Несмотря на такое поверхностное сходство, искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств присущих мозгу. Например, они обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие прецеденты на новые случаи и извлекают существенные свойства из поступающей информации, содержащей излишние данные.
Несмотря на такое функциональное сходство, даже самый оптимистичный их защитник не предположит, что в скором будущем искусственные нейронные сети будут дублировать функции человеческого мозга. Реальный «интеллект», демонстрируемый самыми сложными нейронными сетями, находится ниже уровня дождевого червя, и энтузиазм должен быть умерен в соответствии с современными реалиями. Однако равным образом было бы неверным игнорировать удивительное сходство в функционировании некоторых нейронных сетей с человеческим мозгом. Эти возможности, как бы они ни были ограничены сегодня, наводят на мысль, что глубокое проникновение в человеческий интеллект, а также множество революционных приложений, могут быть не за горами.
Искусственные нейронные сети могут менять свое поведение в зависимости от внешней среды. Этот фактор в большей степени, чем любой другой, ответствен за тот интерес, который они вызывают. После предъявления входных сигналов (возможно, вместе с требуемыми выходами) они самонастраиваются, чтобы обеспечивать требуемую реакцию. Было разработано множество обучающих алгоритмов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами. Все еще существуют проблемы относительно того, чему нейросеть может обучиться и как обучение должно проводиться.
Отклик сети после обучения может быть до некоторой степени нечувствителен к небольшим изменениям входных сигналов. Эта внутренне присущая способность видеть образ сквозь шум и искажения жизненно важна для распознавания образов в реальном мире. Она позволяет преодолеть требование строгой точности, предъявляемое обычным компьютером, и открывает путь к системе, которая может иметь дело с тем несовершенным миром, в котором мы живем. Важно отметить, что искусственная нейронная сеть делает обобщения автоматически благодаря своей структуре, а не с помощью использования «человеческого интеллекта» в форме специально написанных компьютерных программ.
Некоторые из искусственных нейронных сетей обладают способностью извлекать сущность из входных сигналов. Например, сеть может быть обучена на последовательность искаженных версий буквы «А». После соответствующего обучения предъявление такого искаженного примера приведет к тому, что сеть породит букву совершенной формы. В некотором смысле она научится порождать то, что никогда не видела.
Эта способность извлекать идеальное из несовершенных входов ставит интересные философские вопросы. Она напоминает концепцию идеалов, выдвинутую Платоном в его «Республике». Во всяком случае, способность извлекать идеальные прототипы является у людей весьма ценным качеством.
Искусственные нейронные сети не являются панацеей. Они, очевидно, не годятся для выполнения таких задач, как начисление заработной платы. Похоже, однако, что им будет отдаваться предпочтение в большом классе задач распознавания образов, прогнозирования, создание ассоциативной памяти, экономики, управления объектами, с которыми плохо или вообще не справляются обычные компьютеры.
Продолжение читайте тут
No comments:
Post a Comment