Hidrológiai Közlöny 1998 (78. évfolyam)

4. szám - Fülöp István Antal–Józsa János: A neruális hálózatok világa

254 HIDROLÓGIAI KÖZLÖNY 1998. 78. ÉVF. 4. SZ. szerese lesz. Ezt a 9. ábra szemlélteti időpontonként egy mérés esetére: "«—O-* —0-> —o *t-n+2 O"^ / Bemeneti réteg 9. ábra - Időábrázolás késleltető lánccal Ebben az esetben a háló tanítása ugyanúgy történik, mintha egy időponthoz tartozó mérési adatokról lenne szó. Visszacsatolást is tartalmazó dinamikus hálók esetében a háló kimenete ismét a bemenetre kerül, így tartva fenn az idősoros ábrázolást, esetleg az egyes neuronok kimenetei kerülnek ismét ugyanazon vagy más - megelőző vagy ugyanabban a rétegben levő - neuronok bemeneteire. Ez a felírás előnyösebb abból a szempontból, hogy dinamikus időábrázolást tesz lehetővé, amely az adatok jellegétől is függő mértékben veszi figyelembe a múltbeli értékeket, illetve hogy elvben végtelen számú múltbeli adat hatása is érvényesülhet. A visszacsatolással ellátott neurális hálózatokhoz speciális tanítási algoritmusok léteznek. A 10. ábra olyan hálót mutat be, melynek kimenete visszacsatolódik a bemenetére. Előnyök-hátrányok A neuráJis hálózatok olyan sajátos módszert testesítenek meg, mely a biológiában gyökerezik. A neurális hálózatok több olyan előnnyel rendelkeznek más módszerekkel szemben, amelyek használatukat indokolttá teszik, viszont van néhány olyan gyengéjük is, amelyek miatt alkalmazásuk köre behatárolt illetve használatuk különös körültekintést igényel. Előnyös tulajdonságként jelenik meg a már hangsúlyozott nemlinearitás, a gyors működés, az hogy a bemeneten sok input is figyelembe vehető illetve az, hogy a háló által megvalósított leképezés folytonos és differenciálható. Hátrány ezzel szemben az, hogy a tanítás mindenképpen adatbázist igényel (bár ez előállítható numerikus modellből is). Működése nagyban fekete doboz jellegű, azaz szakértői ismeret beépítése nehéz, illetve a háló által megvalósított leképzés csak igen összetett zárt képletben írható le. Egyes hálótípusok, mint például a többrétegű perceptron, csak korlátozott mértékben képesek extrapolációra. Ezen hátrányokat többféleképpen próbálják enyhíteni, például szakértői ismeretek beviteli lehetőségének megteremtésével [Huttunen - Vehvilainen, 1996] vagy a hálókimenetek megbízhatóságának becslésével [Bishop, 1994], Megvalósítások Neurális hálózatok előállításának sokféle módja van. A jelen cikkben hivatkozott alkalmazások számítógépes szimuláció eredményei, s az ismertetett algoritmusok is számítógépes (szoftver) felírásra alkalmasak. Emellett léteznek különféle célprocesszorok is, amelyek kifejezetten a neurális hálózatok megvalósítását teszik lehetővé. Jelen fejezetben csak a szimulációs megvalósításokra térünk ki, mivel a hardvereszközök egyrészt drágák, másrészt kifejezetten célszerszámok, leginkább egy-egy konkrét (tanított) háló villámgyors előhívását teszik lehetővé. A szoftveres szimulációnak két eltérő módja van, az egyik a (saját fejlesztésű) célszoftverrel történő munka, melynek során a felhasználó olyan rugalmas, a saját céljainak megfelelő szoftvert készít, amelyet igényeknek megfelelően tud módosítani. A másik eljárás kész fejlesztőkörnyezetek alkalmazását jelenü. Ebben az esetben általános célú szoftverek között kell választani - több kereskedelmi forgalomban kapható és ingyenes szoftver létezik, amelyek elérhetők akár az Interneten keresztül is. Felsorolásszerűen ismertetve a lehetőségeket, a kereskedelemben elérhető például a NeuralWare cég NeuralWorks nevű programja [NeuralWare, 1989] UNIX és DOSAVindows környezetre valamint a SAIC Scientific Applications International Corporation ANSim nevű szimulátora [SAIC, 1989] DOSAVindows környezetre. Ingyenesen beszerezhető a JetNet [Peterson et al, 1993] szimulátor és a Stuttgart Neural Network Simulator [SNNS] UNIX környezetre, valamint az NNDT nevű eszköz [Saxén - Saxén, 1995] Windows alá. Alkalmazások A neurális hálózatok alkalmazása igen széles körű, az információfeldolgozás szinte minden területére kiterjedhet, így sok vízgazdálkodási - hidraulikai - hidrológiai és vízbiológiai alkalmazás is napvilágot látott az utóbbi években [Babovic - Minns, 1994], mint például előrejelzések, talajvízáramlások modellezése, vízminőség-változások hatásainak értékelése, műtárgyak üzemeltetési pa-