в рамках взаимодействия всех нейронов
Рассматривая этот процесс в рамках взаимодействия всех нейронов области выходного слоя, можно сделать вывод о постепенной концентрации высокого уровня возбуждения, присущего одному или нескольким нейронам и определяющего один или несколько локальных максимумов.
При таком взаимодействии нейронов области возбуждения выходного слоя происходит усиление сигнала наиболее возбужденного нейрона. Полное подавление сигнала возможно только на границе этой области. Если гдето внутри области возбуждение некоторого нейрона окажется подавленным полностью (сигнал не преодолевает порога), то в следующем такте этот нейрон не сможет подавить сигнал того нейрона, который прежде имел более слабый сигнал возбуждения. Тогда возможно появление в указанной области возбуждения нового локального максимума. Таким образом, веса отрицательных связей должны способствовать максимизации возбуждения того нейрона, который первоначально продемонстрировал максимальное возбуждение при затухании возбуждения нейронов в сторону периферии.
Но всегда ли следует на выходном слое локализовать величину возбуждения?
Повидимому, такое усиление возбуждения используется для того, чтобы единственный нейрон выходного слоя преодолел некоторый порог, будучи ответственным за сделанный вывод или решение.
Локализация и максимизация возбуждения на выходном слое особенно важны тогда, когда действительно необходима высокая степень определенности, например в том случае, если получаемый вывод (решение) немедленно участвует в цепочке последующих выводов.
В конце концов все обусловлено назначением сети решаемой задачей. Можно представить себе аттракцион — реакцию фантастического чудовища на изображение, как это показано на рис.
По виду изображения инициируются те или иные программы — радости, гнева, поднятия лап, виляния хвостом и т.д. Возбуждение определенных нейронов выходного слоя связывается с запуском соответствующих программ, где основным параметром является величина возбуждения. Программы не исключают друг друга и могут запускаться в одном такте. При этом предпочтителен запуск только тех программ, значение параметра которых превышает некоторый порог.
В большинстве частных случаев, когда нейросеть обучается с помощью «учителя», т.е. на основе действий извне при ее настройке, присутствует элемент принудительного закрепления нейронов выходного слоя за выводами. В процессе последующего обучения преимущественно с помощью весов синапсических связей добиваются адекватной реакции сети.
Отметим в заключение, что научный аспект проблемы развития и внедрения нейросетевых технологий базируется на философско математическом представлении задач ИИ , выражающемся в формализации процесса мышления.
В работе Д. А. Поспелов, в частности, исследует теорию Аристотеля силлогистику и предлагает принципы ее моделирования. Тем самым указывается важность формализации механизма мышления. Этим механизмом уже давно, со времен Лейбница и до появления булевой алгебры (вплоть до наших дней), является математическая логика, отображенная во многих работах выдающихся математиков.
Математическая логика, ее важный раздел «Алгебра высказываний», действительно соединили принципы мышления и их автоматизированное воплощение.
Однако для реализации мышления природа не создала ничего лучшего, чем человеческий мозг. Он является гигантской нейросетью, фиксирующей причинноследственные связи, создающей базу знаний и владеющей процедурами логического вывода.
Таким образом, нейронные сети реально являются основой формализации средств мышления. Поэтому справедливо считать, что исследование нейронных сетей опирается на достижения математической логики.
