Основы теории нейронных сетей



         

Обучение - часть 2


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. Следовательно, 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 один узел выйдет из строя, будет найден другой, реагирующий более сильно, и этот узел будет обучен распознаванию входного образа, тем самым перекрывая действия своего "отказавшего товарища".

Обучение с учителем.

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 изображения в зрительной коре головного мозга. Последующие слои обучались реагировать на более сложные и абстрактные свойства до тех пор, пока в выходном слое не был выделен требуемый образ. При обработке сети, превосходно распознающей рукописные арабские цифры, экспериментаторы отказались от попыток достичь биологического правдоподобия, обращая внимание только на максимальную 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. Каждый такой нейрон представляет определенный входной образ, которому сеть была обучена. В процессе классификации входной образ подается на вход неокогнитрона и вычисляются выходы слой за слоем, начиная с входного. Так как только небольшая часть входного образа подается на вход каждого простого узла входного слоя, некоторые простые узлы регистрируют наличие характеристик, которым они обучены, и возбуждаются.В следующем слое выделяются более сложные характеристики как определенные комбинации выходов комплексных узлов. Слой за слоем свойства комбинируются во все возрастающем диапазоне; выделяются более общие характеристики и уменьшается позиционная чувствительность.

В идеальном случае только один нейрон выходного слоя должен возбудиться. В действительности обычно будут возбуждаться несколько нейронов с различной силой, и входной образ должен быть определен с учетом соотношения их выходов. Если используется сила латерального торможения, возбуждаться будет только нейрон с максимальным выходом. Однако это часто является не лучшим вариантом. На практике простая функция от небольшой группы наиболее сильно возбужденных нейронов будет удачно улучшать точность классификации.




Содержание  Назад  Вперед