Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

4. Переходим к следующему примеру. Если достигнут конец обучающего множества, то переходим к шагу 3, иначе возвращаемся на шаг 2.1.

3. Если в ходе выполнения второго шага алгоритма хоть один раз выполнялся шаг 2.2 или 2.3 и не произошло зацикливания, то переходим к шагу 2. В противном случае обучение завершено.

В этом алгоритме не предусмотрен механизм отслеживания зацикливания обучения. Этот механизм можно реализовывать по разному. Наиболее экономный в смысле использования дополнительной памяти имеет следующий вид.

1. k= 1; m= 0. Запоминаем веса связей.

2. После цикла предъявлений образов сравниваем веса связей с запомненными. Если текущие веса совпали с запомненными, то произошло зацикливание. В противном случае переходим к шагу 3.

3. m=m+ 1. Если m , то переходим ко второму шагу.

4. k= 2 k;m= 0. Запоминаем веса связей и переходим к шагу 2.

Поскольку длина цикла конечна, то при достаточно большом k зацикливание будет обнаружено.

Для использования в обучении сети обратного функционирования, необходимо переписать второй шаг алгоритма обучения в следующем виде.

2. Проводим цикл предъявления примеров. Для каждого примера выполняется следующая процедура.

2.1. Если сеть выдала правильный ответ, то переходим к шагу 2.5.

2.2. Если на выходе персептрона ожидалась единица, а был получен ноль, то на выход сети при обратном функционировании подаем Δ=-1.

2.3. Если на выходе персептрона ожидался ноль, а была получена единица, то на выход сети при обратном функционировании подаем Δ=1.

2.4. Проводим шаг обучения с единичными параметрами.

2.5. Переходим к следующему примеру. Если достигнут конец обучающего множества, то переходим к шагу 3, иначе возвращаемся на шаг 2.1.

На рис. 19в приведена схема обратного функционирования нейрона второго слоя персептрона. Учитывая, что величины входных сигналов этого нейрона равны нулю или единице, получаем эквивалентность модифицированного алгоритма исходному. Отметим также, что при обучении персептрона впервые встретились не обучаемые параметры — веса связей первого слоя.

Эта глава посвящена обзору различных видов оценок, способам их вычисления. В ней так же рассмотрен способ определения уровня уверенности сети в выданном ответе и приведен способ построения оценок, позволяющих определять уровень уверенности. Приведен основной принцип проектирования оценки — надо учить сеть тому, что мы хотим от нее получить.

Основные функции, которые должна выполнять оценка:

1. Вычислять оценку решения, выданного сетью.

2. Вычислять производные этой оценки по выходным сигналам сети.

Кроме оценок, в первом разделе этой главы рассмотрен другой, тесно связанный с ней объект — интерпретатор ответа. Основное назначение этого объекта — интерпретировать выходной вектор сети как ответ, понятный пользователю. Однако, при определенном построении интерпретатора и правильно построенной по нему оценке, интерпретатор ответа может также оценивать уровень уверенности сети в выданном ответе.

При частичной аппаратной реализации нейрокомпьютера включение функции оценки в аппаратную часть не эффективно, поскольку оценка является сложным устройством (многие функции оценки включают в себя операции сортировки, и другие аналогичные операции). Однако при аппаратной реализации обученной нейронной сети (даже если предусматривается доучивание сети) аппаратная реализация интерпретатора ответа может оказаться эффективной, поскольку для обученной сети интерпретатор уже не меняется, и по сравнению с оценкой интерпретатор ответа достаточно прост.

Как было показано в главе «Описание нейронных сетей», ответ, выдаваемый нейронной сетью, как правило, является числом, из диапазона [ a,b ]. Если ответ выдается несколькими нейронами, то на выходе сети мы имеем вектор, каждый компонент которого лежит в интервале [ a,b ]. Если в качестве ответа требуется число из этого диапазона, то мы можем его получить. Однако, в большинстве случаев это не так. Достаточно часто требуемая в качестве ответа величина лежит в другом диапазоне. Например, при предсказании температуры воздуха 25 июня в Красноярске ответ должен лежать в интервале от 5 до 35 градусов Цельсия. Сеть не может дать на выходе такого сигнала. Значит, прежде чем обучать сеть необходимо решить в каком виде будем требовать ответ. В данном случае ответ можно требовать в виде α=( b-a )( T - T min)/( T max- T min)+ a , где T — требуемая температура, T minи T max— минимальная и максимальная температуры, α — ответ, который будем требовать от сети. При интерпретации ответа необходимо проделать обратное преобразование. Если сеть выдала сигнал α, то ответом является величина T=(α -a )( T - T min)/( b-a )+ T min. Таким образом, можно интерпретировать выдаваемый сетью сигнал, как величину из любого, наперед заданного диапазона.