Основы теории нейронных сетей


Трудности с алгоритмом обучения персептрона


Иногда бывает сложно определить, выполнено ли условие разделимости для конкретного обучающего множества. Кроме того, во многих встречающихся на практике ситуациях входы часто меняются во времени и могут быть разделимы в один момент времени и неразделимы - в другой. В доказательстве алгоритма обучения персептрона ничего не говорится также о том, сколько шагов требуется для обучения сети. Мало утешительного знать, что обучение закончится за конечное число шагов, если необходимое для этого время сравнимо с геологической эпохой. Кроме того, не доказано, что персептронный алгоритм обучения более быстр по сравнению с простым перебором всех возможных значений весов, и в некоторых случаях этот примитивный подход может оказаться лучше.

На эти вопросы никогда не находилось удовлетворительного ответа, они относятся к природе обучающего материала. В различной форме они возникнут на последующих лекциях, где рассматриваются другие сетевые парадигмы. Ответы для современных сетей, как правило, не более удовлетворительны, чем для персептрона. Эти проблемы являются важной областью современных исследований.

<




Начало  Назад  



Книжный магазин