Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика


Обучение - часть 2


Необходимо отметить, что выходы простых и комплексных узлов являются аналоговыми, непрерывными и линейными и что алгоритм обучения предполагает их неотрицательность.

Когда выбирается простой узел, веса синапсов которого должны быть увеличены, он рассматривается как представитель всех узлов в плоскости, вызывая увеличение их синаптических связей на том же самом образе. Таким образом, все узлы в плоскости обучаются распознавать одни и те же свойства, и после обучения будут делать это независимо от позиции образа в поле комплексных узлов в предшествующем слое.

Эта система имеет ценную способность к самовосстановлению. Если данный узел выйдет из строя, будет найден другой узел, реагирующий более сильно, и этот узел будет обучен распознаванию входного образа, тем самым перекрывая действия своего отказавшего товарища.

Обучение с учителем. В работах [3] и [8] описано самоорганизующееся неуправляемое обучение. Наряду с этими впечатляющими результатами, были опубликованы отчеты о других экспериментах, использующих обучение с учителем [9]. Здесь требуемая реакция каждого слоя заранее определяется экспериментатором. Затем веса настраиваются с использованием обычных методов для выработки требуемой реакции. Например, входной слой настраивался для распознавания отрезков линий в различных ориентациях во многом аналогично первому слою обработки зрительной коры. Последующие слои обучались реагировать на более сложные и абстрактные свойства до тех пор, пока в выходном слое требуемый образ не будет выделен. При обработке сети, превосходно распознающей рукописные арабские цифры, экспериментаторы отказались от достижения биологического правдоподобия, обращая внимание только на достижение максимальной точности результатов системы.

Реализация обучения. В обычных конфигурациях рецептивное поле каждого нейрона возрастает при переходе к следующему слою. Однако количество нейронов в слое будет уменьшаться при переходе от входных к выходным слоям. Наконец, выходной слой имеет только один нейрон в плоскости сложных узлов.


Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин