Файл: Нейронная Сеть.pdf

Действительно,

алгоритмы с большим смещением обычно в основе более простых моделей, которые не склонны к переобучению, но могут недообучиться и не выявить важные закономерности или свойства признаков. Модели с маленьким смещением и большой дисперсией обычно более сложны с точки зрения их структуры, что позволяет им более точно представлять обучающий набор. Однако они могут отображать много шума из обучающего набора, что делает их прогнозы менее точными, несмотря на их дополнительную сложность.

Следовательно, как правило, невозможно иметь маленькое смещение и маленькую дисперсию одновременно.

Сейчас есть множество инструментов, с помощью которых можно легко создать сложные модели машинного обучения, переобучение занимает центральное место. Поскольку смещение появляется, когда сеть не получает достаточно информации. Но чем больше примеров, тем больше появляется вариантов зависимостей и изменчивостей в этих корреляциях.

Нейронной̆ сетью является определенная последовательность нейронов, которые соединяются между собой̆ с помощью синапсов. Идея программирования нейронных сетей̆ с помощью подобной структуры заимствована напрямую из биологии, благодаря чему, электронные вычислительные машины обретают возможности осуществления не только обработки, запоминания разной̆ информации, но и ее воспроизведения из собственной̆ памяти.

Первоочередными направлениями применения нейронных сетей являются те, где для решения конкретных задач необходимо осуществлять сложные аналитическиӗ вычисления: распределение данных по параметрам – классификация, распознавание, предсказывание вариантов развития различных событий.

Наиболее эффективным способом построения моделей, создаваемых при помощи нейронных сетей является их реализация при помощи теории графов. Вычислительные графики составляются из вершин – нейронов, которые соединены между со- бой ребрами синапсами. При этом каждый нейрон обладает таким параметром, как валентность, вес.

Основной единицей нейронной сети, получающей̆ информацию, производящеӗ над ней̆ вычисления и передающиӗ ее далее является нейрон. Существует три типа нейронов: входной̆, скрытый̆ и выходной̆, которые поочередно получают,

обрабатывают информацию и генерируют результат. При этом каждый̆ нейрон в сети обладает двумя главными параметрами: входными и выходными данными. Так данные передаются от нейрона к нейрону поочередно обрабатываясь каждым, после чего суммарная информация нормализуется при помощи функцией активации. Функция активации – это способ нормализации входных данных.

Синапс – связь между нейронами. Он обладает особенным параметром – весом. Вес нейрона равен количеству нейронов, которые передают ему информацию. Для последующих нейронов доминирующей̆ будет являться информация, полученная от нейрона с наибольшим весом. С помощью данного подхода получаемая на входе информация обрабатывается и преобразуется в результат.

Наиболее эффективным способом построения моделей, создаваемых при помощи нейронных сетей̆ является их реализация при помощи теории графов. Вычислительные графики составляются из вершин – нейронов, которые соединены между со- бой ребрами – синапсами. При этом каждый нейрон обладает таким параметром, как валентность – вес.

На данный̆ момент большинство сфер жизни общества претерпевают изменения по причине внедрения различных современных информационных технологий, которые позволяют автоматизировать многие процессы и уменьшить затраты и издержки. Исключением не является и область юриспруденции. На данный момент множество

профессиональных обязанностей̆, которые ранее выполнялись при помощи рядовых юристов упрощены с помощью применения информационных технологий. Так были значительно упрощены и об- легчены процессы поиска, обработки и анализа требуемой информации, а также оперативного обмена и передачи различных сведений.

Также одним из крайне перспективных направлений применения информационных технологий являются информационно-консультационные системы, обеспечивающие пользователя воз- мощностью оперативного поиска и выявления различного рода связей между подозреваемыми или же событиями. Ярчайшими примерами подобных систем являются такие АИС, как «Спрут», «Квадрат» и «Сейф».

«Спрут» является ЮАИС, позволяющей̆ на основе анализа данных выявлять ранее скрытые цепочки фактов и событий, связывающих исполнителей̆ и заказчиков правонарушений. «Квадрат» оптимизирует процесс аналитики, проводимой рядовыми следователями с целью выявления связей между местом, в котором было свершено преступление и проживающими на данной̆ территории преступниками. А юридическая автоматизированная система «Сейф» позволяет раскрывать дела, связанные с расследованием различного рода хищений денежных средств из хранилищ, основываясь на анализе почерка свершенного преступления.

Автоматизированные информационные системы являются одним из самых заурядных примеров применения ИТ в юриспруденции. На данный̆ момент АИС повсеместно внедрены в сферах судопроизводства, государственного управления, экспертной и правоохранительной деятельности. Наиболее яркими примерами служат автоматизированные информационные системы АГИПС и АДИС, применяемые в случае необходимости проведения электронного доказывания для мероприятий розыскного характера, АГИПС «Сова» и ГИС «Зеркало», обеспечивающие возможность проведения экспертиз для судебной̆ системы.

В отдельных случаях судьи могут принять к сведению при инкриминировании улики, полученные при помощи регистрирующих приборов: видеокамер, которые устанавливаются на улицах возле дорог, банкоматов и т.п., авто регистраторов, расположенных в транспортных средствах. Любая информация, которая может быть получена из подобных банков данных используется в качестве доказательств.

В связи с высокими темпами развития технического прогресса: совершенствования средств и методов противодействия преступности, стало необходимым принятие Федерального закона No 143- ФЗ от 01.07.2010 г., который позволил, в случае необходимости, извлекать информацию о соединениях между абонентами и (или) абонентскими устройствами. Так с помощью информационных технологий автоматизировались процессы получения сведений как о дате, времени, продолжительности соединений между абонентами и абонентскими устройствами, номерах абонентов, других данных,

позволяющих идентифицировать абонентов, так и сведений о номерах и месте расположения приемопередающих базовых станций.

В программировании существует несколько основных направлений: алгоритмическое, логическое и др. Несмотря на то, что наиболее распространенным является алгоритмическое программирование, логическое направление является крайне эффективным при решении узкого набора задач.

Наука, которая занимается изучением истинности значений высказываний, называется логикой̆ высказываний. Данный раздел математики и логики занимается непосредственным исследованием логической̆ формы сложных высказываний, которые основываются с помощью элементарных вы- сказываний посредством применения различных логических операций. Высказыванием называются предложения, характеризующиеся наличием одного из двух состояний: ложного или истинного.

Применение логики высказываний в программировании осуществляется в формате объявления логических переменных с последующим присвоением им ложного или истинного значения. Подобные метод позволяет не только упрощать логические высказывания, но и выявлять противоречия посредством применения законов алгебры логики. Основными операциями данной̆ алгебры являются конъюнкция, дизъюнкция, инверсия, импликация, следование и эквиваленция.

Все логические программы имеют минимальный комплект элементов. Собственно, таковыми являются формальный язык, список правил построения выражений, правила перехода, описание начального выражения и аналитическая машина. Формальный язык – это специальное средство, применение которого осуществляется для описания конкретной̆ ситуации. Помимо списка или же правил построения корректных выражений необходимы данные, используемые в терминах рассматриваемого формального языка. Также в данных терминах определяются и выражаются правила перехода от первичного легального выражения к вторичному. Аналитической̆ машиной̆ является программа, которая анализирует выражения с целью построения пути от начального состояния в конечное, что является решением задачи. Наиболее известным примером применения логических программ являются шахматы.