Выбор подходящей структуры нейронной сети и функций активации для систем управления является критически важным шагом, который напрямую зависит от характеристик объекта управления (ОУ) и поставленной задачи управления. Нейронные сети (НС) благодаря своей способности к аппроксимации нелинейных зависимостей и адаптивности стали мощным инструментом в нейроуправлении.
Структура нейронной сети – это ее топология, то есть количество слоев, число нейронов в каждом слое и схема связей между ними.
1. Статические и динамические объекты
2. Сложность и нелинейность объекта
Нелинейность: Чем выше степень нелинейности ОУ, тем больше, как правило, должно быть скрытых слоев и/или нейронов в MLP, или же следует рассмотреть использование сетей RBFN. Нелинейные функции активации (не тождественная) в скрытых слоях обязательны для моделирования нелинейности.
Размерность (количество входов/выходов): Число входных нейронов всегда равно размерности вектора входных сигналов (например, управляющее воздействие, измеренные выходы ОУ, задающее воздействие). Число выходных нейронов равно размерности вектора управления.
Время задержки: Для динамических ОУ необходимо определить оптимальное время задержки сигналов выхода ОУ, подаваемых на вход НС. Это позволяет сети "запоминать" предыдущие состояния и учитывать динамику.
Выбор функций активации
Функция активации (или передаточная функция) вводит нелинейность в нейронную сеть, позволяя ей моделировать сложные закономерности. Ее выбор зависит от двух основных факторов: типа слоя (скрытый или выходной) и характера требуемого выхода.
Функции активации в скрытых слоях
В системах управления в скрытых слоях обычно требуются функции, которые обеспечивают хорошую дифференцируемость и предотвращают проблему затухающего градиента.
Функции активации в выходном слое
Выбор функции в выходном слое определяется характером управляющего воздействия, которое генерирует сеть.
Общая методология выбора
Выбор структуры НС и функций активации для задачи управления — это, как правило, итеративный процесс, требующий экспериментов (гиперпараметрическая оптимизация) и экспертных знаний:
Анализ ОУ и задачи:
Определить, является ли ОУ статическим или динамическим (определяет выбор между MLP/RBFN и RNN/LSTM).
Оценить степень нелинейности и сложности (влияет на число скрытых слоев и нейронов).
Определить диапазон и характер требуемого управляющего сигнала (определяет выходную функцию активации).
Начальный выбор структуры и функций:
Для скрытых слоев начать с ReLU (или Leaky ReLU) как универсального и эффективного варианта.
Для выходного слоя выбрать функцию на основе требуемого диапазона (например, Линейная для непрерывного неограниченного сигнала).
Начать с минимально достаточного количества скрытых слоев (обычно 1-2 для MLP или RBFN) и умеренного числа нейронов.
Обучение и оценка:
Обучить сеть на данных ОУ.
Оценить качество работы нейроконтроллера/нейромодели (например, по ошибке управления, времени переходного процесса).
Если производительность недостаточна, попробовать увеличить глубину сети, число нейронов или поэкспериментировать с другими функциями активации в скрытых слоях (например, перейти от ReLU к Tanh, особенно в RNN).
В итоге, успешный выбор структуры и функций активации — это компромисс между сложностью сети, ее способностью к обобщению и эффективностью обучения.