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-