8208166082

6 AA. Sieci neuronowe i inne systemy

sztucznej inteligencji dla medycyny

Ryszard Tadeusiewicz

Motcie >tar>*4yc/j:c clupiTłm Mt*liul\ ilflnlo-kjm«	Cl
		luli Cl. uvrtilv 1 «*l. żlilpj«lC*uif£łu l)i/u Mwwś
'A.

1. WPROWADZENIE

Siwi MBWW8 są nowoczesnymi sysTmam aulizy i przetwarzania infbrnacji, kn5f» powstały w wynku modelowana milem etycznego, a potem akie clęklrp-niemego i symulacyjnego (konaputerowego) naśladowana (rys. 1) ftagmetefrw ijKoui nerwowego, miądzy innymi m&zgu cz*owi*ł Pierwsze systemy tego typu budowano głównie zciekawotci - czy di siązModelo-wać ca* tak zadziwiającego jdt dzałaiię mdlącego mózgu? Cay ptfff.™ pnitijp nęuropodofera hiu^i» sią mogła uczyć? Takie pytana dawali sobie pierwsi badacm sieci neuro*»owyd» - i ko swojemu ałziwienaj na pytana te znajdowali pozytywne odpowiedzą!

Kja. L DecgaiMltedMeiózgapcpciezbfecłbemetyiifte c*> ■lel^neek meśemetyMie 1 elektcoełmre do ufccufyrfc tlzcł CZnCńO&wycfe w fcdMptJteMcfe

Po uwioózwnu, te modelowane początkowo elek-tnjmczmę a potem symulacyjnie (na kumpteeraęh}, dmktuty neiwpodofceę potrafią działać zadziwiająco podobnie dotegO,j* dziah ływy lod*i mózg, badacte pokosili sią o p*óbe odpowiedzi na jeszcze jedno pytanie. Czy c*i modelowmy mózg może rozwiązywać stawiane mi zadana? Odpowiedź przyniosła kolejne T^koc^iie.ofcaaafesiąbowiem, te saucznęsieci neuronowe nie tylko potrafią rozwiązywać stawiaw im za-dama, ale W dod*ku robią to macznie lepiej, niż inne systemy ńfomuaycznet

Udało sią wykazać, że istnieje klasa mjiii informatycznych, przy bórytśi rozwiązywaniu siec i neuronowe są po pmsto bezkonkowyjne(tys. 2). Sąto głównie te zadania. W których wiedza posadaia orpScke (to ™-czy wjawnej i uwiadomionej postaci) przez osobą poszukującą rozwiązana - jest mewystartzającado lego, żeby te rozwiązania znaleźć- Przy ith rozwiązywani) zułyamii necinetaonowycb wykorzyskije sią &k^ że sieci rwaonowe potrafią sią uczyć (rys 3).

l)nldnd*c	3-“- ':«M« 7mjom.iVC r:ąul Milo i ireciuaałclouct*		V--..
			Sieci neunnwwe \ł.iudy Indulujjnr
Inn ćTuyimt&ż ivj*ir \A%|jt ■rnhi*

lYf. ro >lrtnvi?Ar rfsNąrsi

Ejł. 2. Pcrńncerie «3*id wamiiwyti Z dbHmeeljoerytol

L    NA

Kja. ł U&etde iled aumH: a. - eenmająay Cfptytm, L - Mł* elecieejów oaiąaytfc (IrknJ), N - paU^ąa

murin ^ łlrMMi

IklmitjśiBkztUlt

Jtk wiadomo, uczone sieci rwaonowej polega na wykonywano kolejno nasąpeijącyd) czynności (parz npmery na rys 3);

1.    podanie na wejtcie sieci dmych określających zadanie (to -twarzdo rozpoznana),

2.    okmklańe odpowiedzi pczez sieć netnnową,

3.    spawdmnie poprawnej odpowiedzi w zteorm uczący™,

4.    potównańe odpowiedzi sieci z odpowiedzią wzorcową

5.    dokonamę zmian parametrów W sieci neuronowej wc*isposób,ieby lepiej wykonywała zadane-