Некоторые замечания по выбору сетей

4.5 Некоторые замечания по выбору сетей

Актуальность тематики прогнозирования продиктована поиском адекватных моделей нейронных сетей, определяемых типом и структурой НС. В ходе исследования установлено, что радиальные базисные сети обладают рядом преимуществ перед сетями типа многослойный персептрон. Во-первых, они моделируют произвольную нелинейную функцию с помощью одного промежуточного слоя. Тем самым отпадает вопрос о числе слоев. Во-вторых, параметры линейной комбинации в выходном слое можно полностью оптимизировать с помощью известных методов моделирования, которые не испытывают трудностей с локальными минимумами, мешающими при обучении МП. Поэтому сеть РБФ обучается очень быстро (на порядок быстрее МП).

С другой стороны, до того как применять линейную оптимизацию в выходном слое сети РБФ, необходимо определить число радиальных элементов, положение их центров и величины отклонений. Для устранения этой проблемы предлагается использовать автоматизированный конструктор сети, который выполняет за пользователя основные эксперименты с сетью.

Другие отличия работы РБФ от МП связаны с различным представлением пространства модели: «групповым» в РБФ и «плоскостным» в МП. Опыт показывает, что для правильного моделирования типичной функции, сеть РБФ требует несколько большего числа элементов. Следовательно, модель, основанная на РБФ, будет работать медленнее и потребует больше памяти, чем соответствующий МП (однако она гораздо быстрее обучается, а в некоторых случаях это важнее).

С «групповым» подходом связано, и неумение сетей РБФ экстраполировать свои выводы за область известных данных. При удалении от обучающего множества значение функции отклика быстро падает до нуля. Напротив, сеть МП выдает более определенные решения при обработке сильно отклоняющихся данных, однако, в целом, склонность МП к некритическому экстраполированию результата считается его слабостью. Сети РБФ более чувствительны к «проклятию размерности» и испытывают значительные трудности, когда число входов велико.

5. МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ НЕДВИЖИМОСТИ

5.1 Особенности нейросетевого прогнозирования в задаче оценки стоимости недвижимости

Использование нейронных сетей можно продемонстрировать на примере задачи оценки рыночной стоимости жилой недвижимости. Очевидно, что цена квартиры зависит от многих факторов, например, общей и жилой площади, количества комнат, этажа, территориального расположения дома, его этажности, состояния, наличия коммуникаций и др. Опытные риэлторы справляются с задачей оценки без труда, применяя свои знания и интуицию, опираясь на известные им аналоги и используя ассоциативное мышление. Все эти знания и умения относятся к числу плохо формализуемых, отчасти неосознаваемых, поэтому разработка однозначного алгоритма определения цены на основе значений влияющих факторов – крайне сложная и почти невыполнимая задача.

Вместе с тем, существует значительное число примеров уже оцененных квартир. Используя массив сведений о них, можно попытаться извлечь интересующую зависимость.

Для этого создается нейронная сеть, в которой количество входных нейронов соответствует количеству входных факторов, которые влияют на цену. В выходном слое будет всего один нейрон, соответствующий выходному фактору – цене.

Для обучения необходим массив обучающих примеров. Количество примеров должно быть достаточно большим – по некоторым расчетам, в 10-15 раз больше числа нейронов в сети. Примеры предъявляются ИНС, при этом веса связей внутри нее постепенно изменяются, с тем, чтобы реальный выходной сигнал был как можно ближе к ожидаемому значению выходного фактора. Один цикл предъявления всех учебных образцов называется эпохой. Обычно требуется несколько тысяч эпох, чтобы обучить нейронную сеть, но на современных компьютерах такое обучение занимает несколько минут.

Часть примеров не участвует в обучении, а выделяется в так называемое тестовое множество. На каждой эпохе работа сети проверяется на тестовом множестве. Таким образом тестируется способность ИНС к обобщению: возможности распространить выявленную закономерность к данным, не участвующим в обучении.

Обучение ИНС заканчивается, когда достигнуто заданное значение средней (или минимальной) ошибки, когда сеть исчерпала возможности обучения или же когда пройдено определенное число эпох. После этого веса связей фиксируются, и сеть может использоваться в рабочем режиме. Теперь, если в качестве входных сигналов сети указать параметры оцениваемой квартиры, значение на выходе будет представлять ее цену, рассчитанную на основе выявленной закономерности.

Согласно вышеизложенного материала можно увидеть главное отличие ИНС от экспертных систем. Если в экспертной системе знания извлекаются из опыта специалистов, то искусственная нейронная сеть сама накапливает опыт на основе просмотра набора аналогичных примеров, и фиксирует его в виде набора весов связей.

Не всегда нейронная сеть достигает хороших результатов обучения и обобщения. Среди возможных причин можно выделить следующие:

- неудачно выбрана архитектура сети (слишком много или слишком мало нейронов в скрытых слоях);

- недостаточно примеров для обучения;

- влияющие факторы выделены неудачно: в число входных параметров не включен один или несколько факторов, в наибольшей мере влияющий на значение выходных показателей;

- искомой зависимости не существует; обучающие примеры являются уникальными, аналогия между ними отсутствует.

Приведенные причины ранжированы по степени возрастания сложности их преодоления: если проблему, указанную в пункте 1, легко исправить, изменив число нейронов, то пункт 4 говорит о невозможности решения данной задачи методами нейросетей.

Похожие работы

Искусственные нейронные сети

Скачать

60598

0

10

... . Если же задача не может быть сведена ни к одному из известных классов, разработчику приходится решать задачу синтеза новой конфигурации. Проблема синтеза искусственной нейронной сети сильно зависит от задачи, дать общие подробные рекомендации затруднительно. В большинстве случаев оптимальный вариант искусственной нейронной сети получается опытным путем. Искусственные нейронные сети могут быть ...

Функционирование рынка ценных бумаг в условиях нестабильной экономики России

Скачать

185716

7

6

... важной составной частью как денежного рынка, так и рынка капиталов, которые в совокупности составляют финансовый рынок. Цель функционирования рынка ценных бумаг -как и всех финансовых рынков - состоит в том, чтобы обеспечивать наличие механизма для привлечения инвестиций в экономику путем установления необходимых контактов между теми, кто нуждается в средствах, и теми, кто хотел бы инвестировать ...

Информационные технологии при анализе бизнеса

Скачать

256482

15

25

... самой постановки задачи реализации анализа бизнеса в среде современных информационных технологий, становится тормозом в развитии не только информационных технологий при анализе бизнеса и их применения, но и оказывают негативное влияние на развитие самого анализа бизнеса как направления. Выводы 1. Исследование методической базы анализа стоимости бизнеса, проводимое на основе затратного, ...

Методы формирования нейросетей. Сущность электронного документооборота

Скачать

107679

0

1

... задач за счет применения средств автоматизации, снижение затрат за счет сокращения штата сотрудников, привлекаемых к делопроизводству, поиску и сортировке управленческой документации за счет внедрения электронного документооборота и т.д.) Результаты второго рода могут быть измерены с помощью экономических показателей, находящихся в бухгалтерской отчетности. Доход третьего рода получают за счет ...