В случае, когда выходное признаковое пространство представляет собой дискретный перечень из двух или более групп данных, задачей нейронной сети является отнесение входных векторов к одной из этих групп. В этом случае говорят, что нейросетевая система выполняет классификацию или категоризацию данных.
Эти две интеллектуальные задачи, по-видимому, следует отличать друг от друга. Термин класс можно определить, как совокупность предметов или понятий (образов), выделенных и сгруппированных по определенным признакам или правилам. Под классификацией мы будем понимать отнесение некоторого образа к классу, выполняемое по этим формальным правилам по совокупности признаков. Категория же (если отвлечься от специфического философского характера этого понятия) определяет лишь некоторые общие свойства образов и связи между ними. Задача категоризации, т.е. определения отношения данного образа к некоторой категории, гораздо менее определена, чем задача отношения к классу. Границы различных категорий являются нечеткими, расплывчатыми, и обычно сама категория понимается не через формальное определение, а только в сравнении с другими категориями. Границы классов, напротив, определены достаточно точно - образ относится к данному классу, если известно, что он обладает необходимым числом признаков, характерных для этого класса.
Итак, задачей систем-классификаторов является установление принадлежности образа к одному из формально определенных классов. Примерами такой задачи является задача классификации растений в ботанике, классификация химических веществ по их свойствам и типам возможных реакций, в которые они вступают, и другие. Формальные признаки могут быть определены посредством правил типа “если..-то..”, а системы, оперирующие с такими правилами, получили название экспертных систем. Традиционной областью применения классификаторов на нейронных сетях является экспериментальная физика высоких энергий, где одной из актуальных задач выступает выделение среди множества зарегистрированных в эксперименте событий с элементарными частицами событий, представляющих интерес для данного эксперимента.
Проблема категоризации находится на ступеньку выше по сложности в сравнении с класиификацией. Особенность ее заключается в том, что помимо отнесения образа к какой-либо группе, требуется определить сами эти группы, т.е. сформировать категории.
В случае обучения с учителем (например, в персептроне) формирование категорий происходит методом проб и ошибок на основе примеров с известными ответами, предоставляемыми экспертом. Формирование категорий весьма напоминает процесс обучения у живых организмов, поэтому обычно эксперта называют “супервизором” или учителем. Учитель управляет обучением при помощи изменения параметров связей и, реже, самой топологии сети.
Задачей системы-категоризатора является формирование обобщающих признаков в совокупности примеров. При увеличении числа примеров несущественные, случайные признаки сглаживаются, а часто встречающиеся - усиливаются, при этом происходит постепенное уточнение границ категорий. Хорошо обученная нейросетевая система способна извлекать признаки из новых примеров, ранее неизвестных системе, и принимать на их основе приемлемые решения.
Важно отметить различие в характере неявных “знаний”, запомненных искусственной нейронной сетью, и явных, формальных “знаний”, заложенных в экспертных системах. Некоторые сходства и различия представлены в следующей таблице.
| Экспертные системы (ЭС) | Нейросетевые системы (НС) | |
| Источник знаний | Формализованный опыт эксперта, выраженный в виде логических утверждений - правил и фактов, безусловно принимаемых системой | Совокупный опыт эксперта-учителя, отбирающего примеры для обучения + индивидуальный опыт обучающейся на этих примерах нейронной сети |
| Характер знаний | Формально-логическое “левополушарное” знание в виде правил | Ассоциативное “правополушарное” знание в виде связей между нейронами сети |
| Развитие знаний | В форме расширения совокупности правил и фактов (базы знаний) | В форме дообучения на дополнительной последовательности примеров, с уточнением границ категорий и формированием новых категорий |
| Роль эксперта | Задает на основе правил полный объем знаний экспертной системы | Отбирает характерные примеры, не формулируя специально обоснование своего выбора |
| Роль искусственной системы | Поиск цепочки фактов и правил для доказательства суждения | Формирование индивидуального опыта в форме категорий, получаемых на основе примеров и категоризация образов |
Различия в характере экспертных и нейросетевых ситем обуславливают и различия в их сферах применения. Экспертные системы применяются в узких предметных областях с хорошо структурированными знаниями, наример в классификации неисправностей конкретного типа оборудования, фармокологии, анализе химсостава проб и т.д. Нейронные сети применяютмся кроме перечисленных областей и в задачах с плохо структурированной информацией, например при распознавании образов, рукописного текста, анализе речи и т.д.