Технологии / Физика 20
ния , мастерски различая лица . Как я уже говорил выше , мы просто натренировались их различать . Важная часть тренировки — игнорирование шумовых сигналов . Это качество есть и у искусственных нейронных сетей . После тренировки они способны не обращать внимание на входы , на которые подаются шумовые данные .
Однако постепенно , день за днем , ситуация на рынке меняется . Если бы ваша сеть не адаптировалась к этим изменениям , то она перестала бы давать правильные ответы уже через неделю . Но искусственные нейронные сети , обучаясь на данных , каждый раз подстраиваются под среду .
Адаптация к изменениям
Представьте , что вы математик . Вы решаете уравнения с помощью каких-то компьютерных программ . Сегодня утром ваша программа обновилась : в нее был добавлен новый функционал , а интерфейс немного изменился . Вам потребуется совсем немного времени , чтобы самостоятельно разобраться в изменениях , а после этого вы все также продолжите решать уравнения , но уже используя добавленный функционал . Этот пример показывает , что при небольших изменениях среды вы способны адаптироваться ( если бы программа полностью изменилась , сами вы бы уже не разобрались ). Опять же это свойство биологических нейросетей распространяется и на ИНС . Пусть у вас есть нейронная сеть , которая прогнозирует рост / падение цен на бирже .
Отказоустойчивость
Иногда случается , так , что в результате наследственных заболеваний или других проблемах человеку приходится удалять половину головного мозга . Такие случаи действительно бывают . Поразительно то , что за определенное время оставшееся полушарие берет на себя функции исчезнувшего . Может быть не в полной мере , однако система ( человек ) продолжает функционировать . Это свойство проявляется и у искусственных нейронных сетей . Они могут выдавать корректны результаты даже при значительном повреждении составляющих их компонентов .
Сверхвысокое быстродействие
Компьютер выполняет команды последова-