ПОСТРОЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
При построении модели ИНС прежде всего необходимо точно определить задачи, которые будут решаться с ее помощью. В настоящее время нейросетевые технологии успешно применяются для прогнозирования, распознавания и обобщения.
Первым этапом построения нейросетевой модели является тщательный отбор входных данных, влияющих на ожидаемый результат. Из исходной информации необходимо исключить все сведения, не относящиеся к исследуемой проблеме. В то же время следует располагать достаточным количеством примеров для обучения ИНС. Существует эмпирическое правило, которое устанавливает рекомендуемое соотношение X между количеством обучающих примеров, содержащих входные данные и правильные ответы, и числом соединений в нейронной сети: X <10.
Для факторов, которые включаются в обучающую выборку, целесообразно предварительно оценить их значимость, проведя корреляционный и регрессионный анализ, и проанализировать диапазоны их возможных изменений.
На втором этапе осуществляется преобразование исходных данных с учетом характера и типа проблемы, отображаемой нейросетевой моделью, и выбираются способы представления информации. Эффективность нейросетевой модели повышается, если диапазоны изменения входных и выходных величин приведены к некоторому стандарту, например [0,1] или [-1,1].
Третий этап заключается в конструировании ИНС, т.е. в проектировании ее архитектуры (число слоев и число нейронов в каждом слое). Структура ИНС формируется до начала обучения, поэтому успешное решение этой проблемы во многом определяется опытом и искусством аналитика, проводящего исследования.
Четвертый этап связан с обучением сети, которое может проводиться на основе конструктивного или деструктивного подхода. В соответствии с первым подходом обучение ИНС начинается на сети небольшого размера, который постепенно увеличивается до достижения требуемой точности по результатам тестирования. Деструктивный подход базируется на принципе «прореживания дерева», в соответствии с которым из сети с заведомо избыточным объемом постепенно удаляют «лишние» нейроны и примыкающие к ним связи. Этот подход дает возможность исследовать влияние удаленных связей на точность сети. Процесс обучения нейронной сети представляет собой уточнение значений весовых коэффициентов для отдельных узлов на основе постепенного увеличения объема входной и выходной информации. Началу обучения должна предшествовать процедура выбора функции активации нейронов, учитывающая характер решаемой задачи. В частности, в трехслойных перцептронах на нейронах скрытого слоя применяется в большинстве случаев логистическая функция, а тип передаточной функции нейронов выходного слоя определяется на основе анализа результатов вычислительных экспериментов на сети. Индикатором обучаемости ИНС может служить гистограмма значений межнейронных связей.
На пятом этапе проводится тестирование полученной модели ИНС на независимой выборке примеров.