Page 50 - 4713

ЛЕКЦІЯ 9

Нейромережі в задачах відображення
Задачі прогнозування з застосуванням нейромереж

Типи задач відображення і підходи до їх вирішення

В задачах відображення нейромережі здійснюють оцінювання та
передбачення поведінки об'єктів, в тому числі систем та процесів, що
підлягають певним законам і можуть бути задані сукупністю своїх

реалізацій. Кожна реалізація повинна містити набір ознак, які
визначають основний зміст об'єкта. Якщо однією з ознак об'єкта
дослідження є час, тоді реалізації можуть бути представлені у вигляді
часових рядів.

В більшості реальних об'єктів дослідження можливо виділити їх
основні складові:

 детермінована складова, яка в принципі підлягає точному
передбаченню;

 імовірнісна складова, яку можна передбачити з заданим
ступенем ймовірності;

 чисто випадкова складова, яку неможливо ні врахувати, ні
передбачити.
В залежності від ступеня впливу тієї чи іншої складової, можна
говорити про певний тип множин даних, що використовується для

навчання НМ:

 множина даних детермінована, з усіма врахованими
основними параметрами, викликаними дією відомих причин, яка

характеризується малим рівнем шумів;

 множина даних з наявністю імовірнісної складової, що
випливає з експериментальної постановки задачі, з різним ступенем

врахування діючих факторів та з впливом похибок оцінювання;
 множина даних з наявністю чисто випадкової складової
внаслідок не врахування ряду визначальних ознак явища.
Такий поділ слід вважати приблизним, але при оцінюванні

об'єкту дослідження потрібно обирати такі ознаки, для яких можливе
зменшення чисто випадкової складової, оцінювання імовірнісної
складової і максимальне збільшення детермінованої частини.

Задачі відображення можна розбити на два основних класи:
класифікація і регресія.
У задачах класифікації потрібно визначити, до якого з декількох
заданих класів належить даний вхідний набір. Прикладами можуть

50