Теория нейронных сетей - Галушкин А.И.
ISBN 5-93108-05-8
Скачать (прямая ссылка):
Ввиду вышеизложенного можно сделать вывод либо о необходимости принципиально нового подхода в аналитическом исследовании надежности многослойных нейронных сетей, либо
о необходимости экспериментального исследования таких сетей с помощью методов Монте-Карло.
Используя подход к многослойной нейронной сети как линейной последовательностной машине в [15.13] аналитически исследуется надежность так называемого обобщенного порогового элемента. Новизна такого подхода заключается в том, что, любая комбинационная сеть нейронов (многослойная нейронная сеть с последовательными или перекрестными [15.14] связями) может быть реализована в виде слоя нейронов, а поскольку функциональная надежность слоя нейронов иногда сводится к надежности одного нейрона, то аналитическое ее исследование приобретает принципиальное значение.
Экспериментальное исследование надежности может быть проведено на трех различных уровнях: схемотехническом, функ-
циональном и логическом. В исследовании, проведенном пп. 15.4,15.5, рассмотрены функциональный и логический уров Экспериментальное исследование надежности делится на р этапов, по числу классов отказов нейронов, существующих рассматриваемых многослойных нейронных сетях, или тех типов, которые наиболее часто встречаются в конкретной р ализации многослойной нейронной сети. Отказы нейронов д лятся обычно [15.15] на два класса: параметрические и катас рофические. Параметрический отказ нейрона определяется к неисправность, вызванная постепенными изменениями весов коэффициентов и порога под действием внешних факторов (и менение напряжения питания, изменение температуры, ст рение элементной базы и т.д.). Катастрофические отказы - э неисправности типа «обрыв» или «короткое замыкание».
Методика экспериментального исследования параметриче кой надежности многослойных нейронных сетей, т. е. надежн сти при наличии параметрических отказов нейронов, заключ ется в следующем. Предполагается, что весовые коэффицие ты всех нейронов и их пороги являются случайными величин ми, подчиняющимися нормальному закону распределения в роятностей с известными параметрами, которые моделирую ся с помощью метода Монте-Карло. Далее исследуется завис мость вероятности безотказной работы многослойной нейронно сети, вычисленной на множестве всех возможных наборов вхо ных значений при условии, что появления различных набор равновероятны от параметров нормального распределения. П ложительным моментом такой методики исследования являе ся тот факт, что она позволяет не только исследовать шир кий класс многослойных нейронных сетей и сделать обобща хцие выводы, но и является инструментом оценки параметр ческой надежности конкретных реализаций.
Если в каждом конкретном случае возможно соотнести ко кретные физические параметры с параметрами случайно распределения, то такое исследование на этапе синтеза мн гослойных нейронных сетей даст ответ: соответствует ли да ная реализация предъявляемым требованиям или нет.
Очевидно, что без исследования функциональной наде-ности многослойных нейронных сетей при наличии катастр фических отказов экспериментальное исследование будет не полным. Ввиду этого была разработана методика исследова
ния надежности для отказов типа логических констант на вхо-дах-выходе нейрона (константные неисправности). Исследование основывается на последовательном моделировании для каждого нейрона всех типов отказов константного типа и вычислении вероятности безотказной работы на множество всех наборов входных значений (при условии, что появление различных наборов равновероятно). Такое исследование (для достаточно больших сетей провести его без автоматизации исследования невозможно) позволяет выявить «потенциально опасные» отказы, т.е. отказы, которые ведут к сильному (по отношению к другим отказам) уменьшению вероятности безотказной работы, а также выявить логическую избыточность исследуемой сети на классе константных неисправностей. Полученные результаты позволяют предусмотреть на этапе проектирования какие-то меры, устраняющие возможность «потенциально опасных» отказов и учитывающие логическую избыточность сети.
Разработанная методика экспериментального исследования функциональной надежности позволяет получить некоторые количественные характеристики надежности многослойных нейронных сетей и практическую возможность исследования надежности конкретных реализаций многослойных нейронных сетей.
15.2. Исследование функциональной надежности восстанавливающих органов, выполненных в виде многослойных нейронных сетей
Проблема обеспечения надежности цифровых устройств на любой логической основе, в том числе и на основе многослойных нейронных сетей, является в настоящее время актуальной, ввиду усложнения структуры самих ЭВМ и увеличения сложности выполняемых ими функций. Особенно остро проблема повышения надежности стоит для ЭВМ, работающих в невосстанавливаемом режиме (например, бортовые ЭВМ), т.е. с отсутствием возможности доступа к ЭВМ с целью ремонта. Первый отказ такой ЭВМ обычно бывает и последним, так как ведет к невыполнению задачи.
