Однослойные искусственные нейронные сети

⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 4

Хотя один нейрон и способен выполнять простейшие процедуры распознавания, но для серьезных нейронных вычислений необходимо соединять нейроны в сети. Простейшая сеть состоит из группы нейронов, образующих слой, как показано в правой части рис. 1.5. Отметим, что вершины-круги слева служат лишь для распределения входных сигналов. Они не выполняют каких-либо вычислений и поэтому не будут считаться слоем. Для большей наглядности обозначим их кругами, чтобы отличать их от вычисляющих нейронов, обозначенных квадратами. Каждый элемент из множества входов отдельным весом соединен с каждым искусственным нейроном. А каждый нейронвыдает взвешенную сумму входов в сеть. В искусственных и биологических сетях многие соединения могут отсутствовать, но здесь они показаны все для демонстрации общей картины. Могут существовать также соединения между выходами и входами элементов в слое.

Многослойные искусственные нейронные сети

Более крупные и сложные нейронные сети обладают, как правило, и большими вычислительными возможностями. Хотя созданы сети всех конфигураций, какие только можно себе представить, послойная организация нейронов копирует слоистые структуры определенных отделов мозга. Оказалось, что такие многослойные сети обладают большими возможностями, чем однослойные, и в последние годы были разработаны алгоритмы для их обучения. Многослойные сети могут строиться из каскадов слоев. Выход одного слоя является входом для последующего слоя. Подобная сеть показана на рис. 1.6 и снова изображена со всеми соединениями. Многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью, если активационная функция между слоями линейна.Вычисление выхода слоя заключается в умножении входного вектора на первую весовую матрицу с последующим умножением (если отсутствует нелинейная активационная функция) результирующего вектора на вторую весовую матрицу

Так как умножение матриц ассоциативно, то

Это показывает, что двухслойная линейная сеть эквивалентна одному слою с весовой матрицей, равной произведению двух весовых матриц. Следовательно, любая многослойная линейная сеть может быть заменена эквивалентной однослойной сетью. Однако однослойныесетивесьма ограничены по своим вычислительным возможностям. Таким образом, для расширения возможностей сетей по сравнению соднослойной сетью необходима нелинейная активационная функция.

Билет.

Медицинская диагностика.

Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.

MYCIN оперировала с помощью довольно простой машины вывода, и базы знаний из ~600 правил. После запуска, программа задавала пользователю (врачу) длинный ряд простых «да/нет» или текстовых вопросов. В результате, система предоставляла список подозреваемых бактерий, отсортированный по вероятности, указывала доверительный интервал для вероятностей диагнозов и их обоснование (то есть MYCIN предоставляла список вопросов и правил, которые привели её к именно такому ранжированию диагнозов), а также рекомендовала курс лечения.

В большинстве случаев осуществляется анализ по типу причинно-следственных зависимостей между группой признаков и наиболее вероятным с точки зрения врача диагнозом, который определяется рядом факторов - частотой встречаемости данной патологии, прочитанной в последнее время статьей, запомнившимся случаем.

Билет

Доказательная медицина – это использование результатов лучших клинических исследований для выбора лечения конкретного пациента.

Существует несколько определений доказательной медицины:

· Это новая технология сбора, анализа, синтеза и использования медицинской информации, позволяющей принимать оптимальные клинические решения.

· Это сознательное, четкое и беспристрастное использование лучших из имеющихся доказанных сведений для принятия решений о помощи конкретным больным.

· Это усиление традиционных навыков клинициста в диагностике, лечении, профилактике и других областях путем систематического формулирования вопросов и применения математических оценок вероятности и риска.

Доказательная медицина основана на методах проведения исследований, использующихся в эпидемиологии.

Цель клинической эпидемиологии – разработка и применение таких методов клинического наблюдения, которые дают возможность делать справедливые заключения с гарантированной оценкой влияния систематических и случайных ошибок. В этом заключается важнейший подход к получению информации, необходимой врачам для принятия правильных решений.

Основополагающий метод в эпидемиологии - сравнение. Оно проводится путем математических вычислений таких величин, как отношение шансов, отношение рисков развития изучаемых событий.

Однако, прежде чем производить сравнение, следует понять, что с чем мы будем сравнивать, т.е. сформулировать задачу (проблему), предшествующую началу любого исследования. Чаще всего проблема формулируется в виде вопроса, на который необходимо найти ответ.

⇐ Предыдущая 1 2 34