Neuronske mreže feed forward tipa

Maturski, maturalni, seminarski, diplomski i master radovi iz informatike.

Feed forward neuronska mreža jeste vrsta neuronske mreže koja je specifična na svoj način. Sam naziv „feed forward“ potiče od engleskih reči feed što prevedeno znači hraniti i forward što znači napred. Prema tome sam naziv feed forward neuronska mreža nam govori da se ova mreža odnosi na neki proces koji ide sa smerom unapred.
Kada govorimo o neuronskim mrežama feed forward tipa moramo pre svega naznačiti šta neuronske mreže u suštini predstavljaju i koje su njihove osnovne osobine. Postoje dve kategorije neuronskih mreža: veštačke i biološke neuronske mreže. Predstavnik bioloških neuronskih mreža je nervni sistem živih bića. Veštačke neuronske mreže su po strukturi, funkciji i obradi informacija slične biološkim neuronskim mrežama, ali se radi o veštačkim tvorevinama.
Neuronska mreža predstavlja mrežu neurona koji su međusobno povezani i sarađuju u cilju obrade signala. Tradicionalno, termin „neuronska mreža“ označava biološku neuronsku mrežu, odnosno mrežu prirodnih neurona koji su fizički i funkcionalno povezani u nervne sisteme – centralni ili periferni, te tako grupisani obavljaju različite fiziološke funkcije. Dakle, neuronska mreža u računarskim naukama predstavlja veoma povezanu mrežu elemenata koji obrađuju podatke.
Danas taj termin označava i nešto potpuno drugačije – naučnu interdisciplinarnu oblast koja objedinjuje neurobiologiju, fiziku i obradu signala. Ovo je pokušaj da se razume rad ljudskog mozga i da se stečeno znanje primeni u obradi informacija. Poslednjih par decenija je ulagan veliki napor kako bi se napravila elektronska kola koja bi ličila na biološku neuronsku mrežu sa svim njenim osobinama i funkcionalnostima.
Dakle, veštačka neuronska mreža jeste jedan oblik implementacije sistema veštačke inteligencije, koji predstavlja sistem sastavljen od određenog broja međusobno povezanih procesora, čvorova, ili procesnih elemenata koje nazivamo neuronima.
Telo neurona naziva se čvor ili jedinica i svaki od neurona ima lokalnu memoriju u kojoj pamti podatke koje obrađuje.
Arhitektura neuronske mreže predstavlja specifično povezivanje neurona u jednu celinu. Struktura neuronske mreže se razlikuje po broju slojeva. Prvi sloj se naziva ulazni, a poslednji izlazni, dok se slojevi između nazivaju skriveni slojevi. Najčešće ih ima tri.
Prvi sloj, tj. ulazni je jedini sloj koji prima podatke iz spoljašnje sredine, sledeći (skriveni) prosleđuje relevantne podatke do trećeg (izlaznog) sloja. Na izlazu trećeg sloja dobijamo konačan rezultat. Složenije neuronske mreže imaju više skrivenih slojeva. Slojevi su međusobno potpuno povezani.
Slojevi komuniciraju tako što se izlaz svakog neurona iz prethodnog sloja povezuje sa ulazima svih neurona narednog sloja. Znači, svaki čvor ima nekoliko ulaza i jedan izlaz. Jačina veza kojom su neuroni povezani naziva se težinski faktor (weight).
Feed forward neuronska mreža poseduje određenu arhikteturu koja je određena osobinama koje ćemo kasnije bliže objasniti. Da bi determinisali svojstva jedne takve mreže u narednom odeljku ćemo dati kratku klasifikaciju neuronksih mreža i odrediti gde feed forward neuronska mreža pripada.

KLASIFIKACIJA

Neuronske mreže simuliraju način rada ljudskog mozga pri obavljanju datog zadatka ili neke funkcije stoga možemo reći da je neuronska mreža masovno paralelizovan distribuirani procesor sa prirodnom sposobnošću memorisanja iskustvenog znanja i obezbeđivanja njegovog korišćenja.
Neuronske mreže možemo svrstavati u različite kategorije prema raznim kriterijumima.
Prema načinu realizacije imamo mreže koje se realizuju softverski i mreže koje možemo realizovati hardverski. Softverska realizacija podrazumeva logičko (virtuelno) povezivanje čvorova dok hardverska realizacija podrazumeva fizičko povezivanje čvorova.
Nakon toga imamo podelu prema broju slojeva. Postoje jednoslojne i višeslojne mreže. Dalje, klasifikacija se može vršiti prema vrsti veza između neurona, zatim prema načinu obučavanja mreže, prema smeru podataka.

Feed forward neuronska mreža jeste mreža koja je svrstana u tu grupu na osnovu smera prostiranja informacija. To znači da se informacije koje se prostiru mrežom kreću u određenom smeru i na osnovu njega imamo podelu. Drugi naziv za ovu vrstu neuronskih mreža jeste neuronske mreže sa prostiranjem signala unapred gde se očigledno vidi analogija sa spomenutim kriterijumom podele.
Po ovom kriterijumu imamo i neuronske mreže koje imaju povratnu spregu i nazivamo ih feedback neuronske mreže..
Feedback neuronske mreže koje imaju zatvorene petlje se nazivaju rekurentne neuronske mreže.
Prema vrsti podataka koje obrađuju NM se mogu podeliti na analogne i diskretne. Ova podela se retko koristi pošto su gotovo sve NM diskretne.

Na sledećoj slici imamo pregledno datu podelu neuronskih mreža.

Error! Not a valid link.


Tipovi feed forward neuronskih mreža

Na sledećim slikama ćemo prikazati dva najčešća tipa feed foward neuronskih mreža. To su:
• Jednoslojna neuronska mreža sa prostiranjem signala unapred i
• Višeslojna neuronska mreža sa prostiranjem signala unapred