Retele neuronale


Retele neuronale sunt modelarea matematică a procesului de învăţare (sau memorare) al unei fiinţe ce dispune de un număr minim de neuroni dispuşi într-un organ ce îi permite coordonarea funcţiilor vitale (creier). Referitor la fiinţe există două mari tipuri de retele neuronale:

  • retele neuronale read only – sunt transmise de la o generaţie la alta prin ADN – ele dezvoltându-se pe parcursul a milioane de ani  şi a zeci de mii de generaţii şi care permit indivizilor dintr-un grup să aibă anumite caracteristici unice – de exemplu – capacitatea de a vorbi;
  • retele neuronale dinamice  – se dezvoltă pe parcursul vieţii  unui individ prin învăţare, exersare şi repetiţie şi nu se transmit genetic la următoarea generaţie, însă modifică codul ADN al reţelelor de tip read only (în sensul îmbunătăţirii).

Odată cu apariţia calculatoarelor, oamenii de ştiinţă au încercat să modeleze procesul de învăţare prezent la fiinţele superioare, folosind retelele neuronale.

Retele neuronale sunt folosite în domenii în care predictibilitatea unui eveniment sau răspunsul oportun la un eveniment nu poate fi rezolvată folosind funcţii matematice.

Mai jos, este descris procesul de învăţare parcurs de o fiinţă umană pentru executarea corectă a unei operaţiuni noi şi modul de modelare a procesului de învăţare folosind retele neuronale.

Un foarte bun specialist în domeniul IT şi-a cumpărat o ramă foto digitală pe care doreşte să o agaţe pe un perete din locuinţa sa. Ajuns acasă, constată faptul că nu are unde să o agaţe deoarece nu are nici un cui bătut în perete.

Din auzite, ştie că ar putea rezolva problema cu un cui şi un ciocan. Cumpără o pungă de cuie de la magazin şi împrumută un ciocan de la un vecin. Din  ruşine nu îl întreabă pe acesta cum se foloseşte ciocanul. Ce şanse de reuşită are specialistul nostru IT să bată cuiul din prima (considerând că peretele este dintr-un material ce permite baterea unui cui)?

Pentru a bate un cui în perete fără să îşi zdobească degetele, este necesară îndeplinirea corectă a patru cerinţe:

  • A = locul în care este ţinut cuiul cu degetele (de la mijloc, de lângă floare, de lângă vârf);
  • B = poziţionarea cuiului faţă de perete (perpendicular pe acesta sau înclinat);
  • C = modul în care loveşte ciocanul floarea cuiului (perpendicular sau înclinat);
  • D = forţa cu care se aplică prima lovitură (scăzută, potrivită, puternică)

Din punct de vedere al modelării procesului folosind retele neuronale, cele patru cerinţe se consideră a fi ponderi într-o retea neuronala ce pot avea diverse valori:

  • Ponderea A – modul în care este ţinut cuiul cu degetele –  de la mijloc=1, de lângă floare=2, de lângă vârf =3;
  • Ponderea B –  poziţionarea cuiului faţă de perete – vertical=1, înclinat=1;
  • Ponderea C –  modul în care loveşte ciocanul floarea cuiului – perpendicular = 1, înclinat =2;
  • Ponderea D : forţa cu care se aplică prima lovitură  – scăzută = 2, potrivită = 1, puternică = 3.

Pentru baterea unui cui din prima lovitură este necesar ca: specialistul IT să ţină cuiul de la mijloc, perpendicular pe perete (astfel încât  acesta să nu sară şi ciocanul să nu îi  zdrobească degetele),  să lovească floarea cuiului perpendicular şi cu o forţă potrivită (astfel încât cuiul să nu se îndoaie). Este destul de greu să credem că va reuşi din prima atâta vreme cât a văzut cum se bat cuie doar la televizor.

Valorile ponderilor pentru ca procesul de batere al unui cui să fie realizat corect:

  • Ponderea A = 1 (cuiul este ţinut de la mijloc);
  • Ponderea B = 1 (cuiul este fie  vertical fie înclinat);
  • Ponderea C = 1 (ciocanul să fie perpendicular pe floarea cuiului);
  • Ponderea D = 1 (forţa primei lovituri este potrivită);

Din fericire, specialistul nostru dispune de miliarde de neuroni care se pot organiza în REŢELE NEURONALE ce îi permit să rezolve problema dacă nu din prima, atunci din câteva încercări.

O încercare de înfigere a cuiului are  succes dacă ponderile reţelei neuronale au valorile A=1, B=1, C=1, D=1. Înainte de a-şi propune să bată cuiul, reţeaua neuronală nu există, astfel încât A=0, B=0, C=0, D=0.

retele neuronale

Specialistul IT crede că va avea succes dacă A=2 (ţine cuiul de lângă floare), B=1 (cuiul este perpendicular pe suprafaţa peretelui), C=1 (loveşte perpendicular), D=1 (forţa de lovire este potrivită).

retele neurale

Din păcate pentru el, degetele îi vor spune că nu a avut dreptate. Analizează situaţia şi  îşi modifică în consecinţă stilul de lucru: A=1 (ţine cuiul de la mijloc), B=1 (cuiul este perpendicular pe suprafaţa peretelui), C=1 (loveşte perpendicular), D=2 (forţa de lovire este puternică).

retele neuronale

Nici de această dată nu reuşeşte deoarece cuiul se îndoaie. Reanalizează situaţia,  folosindu-se de  experienţa si cunoştinţele dobândite până atunci şi ajunge la concluzia că  s-ar putea să aibă succes dacă:

A=1 (ţine cuiul de la mijloc), B=1 (cuiul este perpendicular pe suprafaţa peretelui), C=1 (loveşte perpendicular), D=1 (forţa de lovire este potrivită).

retele neurale

Spre marea lui bucurie reuşeşte. În urma acestei experienţe s-a ales  cu ramă foto digitală pe perete şi cu o reţea neuronală nou-nouţă care îi va da pe viitor posibilitatea să bată cuie fără să se accidenteze la degete.

A reuşit din 3 încercări. Este foarte probabil că, un cimpanzeu nu ar fi reuşit să bată un cui corect nici după 1000 de încercări. Putem spune că,  între inteligenţă şi numărul de încercări  pe care îl facem pentru a duce la bun sfârşit o acţiune, există o relaţie directă : cu cât numărul de încercări este mai mic (viteza de reglare a reţelei neuronale), cu atât coeficientul de inteligenţă este mai mare.

Mai multe informaţii despre reţelele neuronale găsiţi aici.

Comentariile sunt închise.

 DespreTot.info

DespreTot.info utilizează cookies pentru personalizarea conţinutului şi reclamelor. DespreTot.info distribuie către terţi informaţii cu privire la traficul efectuat de utilizatori în scopul îmbunătăţirii experienţei navigării pe site. Continuarea navigării pe acest site presupune acceptarea politicii cookies DespreTot.info.

×