PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие. Борис Злотин

которые мы решали для компаний «Сухой» и «Миля» в России и «Боинг» в США и т. п.

      4. Каждая «единица памяти» имеет ассоциативные, программные, гипертекстовые и т. п. связи со многими другими «единицами памяти». Например, самолет у меня лично ассоциируется с резиномоторной моделью, которую построил в детстве; со случаем, когда чуть не попал в авиационную аварию; с неограниченным количеством спиртного, которое давали в трансконтинентальных рейсах в прошлом веке; с террористической атакой 11 сентября 2001 г. и т. п.

      5. Также «единица памяти» может хранить важные дополнительные сведения, в том числе приводящие к пониманию процесса, эмоциональному к нему отношению, оценке его полезности, вредности, рисков и т. п.

      Рис. 10. Единица ассоциативной памяти

      Библиотека памяти обеспечивает идентификацию некоторого объекта, выявление близких аналогов или объектов-антагонистов на основе идентификации, возможность переноса на идентифицированный объект информации, связанной с найденными аналогами.

      Каждая новая идентифицированная «единица памяти» может включаться в библиотеки сравнения, и таким образом можно постоянно доучивать PANN.

      2.6. ФОРМИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

      НА ОСНОВЕ НЕЙРОНОВ PROGRESS

      Новые уникальные возможности при формировании нейронной сети.

      В классических нейронных сетях первым шагом работы является формирование структуры сети из «пустых», необученных нейронов и формированию на синапсах случайного набора весов. И только после этого начинается обучение подготовленной сети.

      В PANN совершенно другая ситуация: можно по отдельности учить любое количество нейронов; учить нейроны группами по пять, десять, сотням или тысячам нейронов или готовить целые библиотеки в формате BCF. А потом просто объединить все, что нужно, и таким образом получить единую сеть.

      Существует множество разных схем и структур классических нейронных сетей, многие из них без труда можно воспроизвести с применением формального нейрона Progress. Рассмотрим сходства и различия классического персептрона с сетью PANN.