Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Если при составлении обучающего множества ответ на примеры определялся с некоторой погрешностью, то от сети следует требовать не точного воспроизведения ответа, а попадания в интервал заданной ширины. В этом случае интерпретатор ответа может выдать сообщение о правильности (попадании в интервал) ответа.

Другим, часто встречающимся случаем, является предсказание сетью принадлежности входного вектора одному из заданных классов. Такие задачи называют задачами классификации, а решающие их сети — классификаторами. В простейшем случае задача классификации ставится следующим образом: пусть задано N классов. Тогда нейросеть выдает вектор из N сигналов. Однако, нет единого универсального правила интерпретации этого вектора. Наиболее часто используется интерпретация по максимуму: номер нейрона, выдавшего максимальный по величине сигнал, является номером класса, к которому относится предъявленный сети входной вектор. Такие интерпретаторы ответа называются интерпретаторами, кодирующими ответ номером канала(номер нейрона — номер класса). Все интерпретаторы, использующие кодирование номером канала, имеют один большой недостаток — для классификации на N классов требуется N выходных нейронов. При большом N требуется много выходных нейронов для получения ответа. Однако существуют и другие виды интерпретаторов.

Двоичный интерпретатор. Основная идея двоичного интерпретатора — получение на выходе нейронной сети двоичного кода номера класса. Это достигается двухэтапной интерпретацией:

1. Каждый выходной сигнал нейронной сети интерпретируется как 1, если он больше ( a+b )/2, и как 0 в противном случае.

2. Полученная последовательность нулей и единиц интерпретируется как двоичное число.

Двоичный интерпретатор позволяет интерпретировать N выходных сигналов нейронной сети как номер одного из 2 Nклассов.

Порядковый интерпретатор. Порядковый интерпретатор кодирует номер класса подстановкой. Отсортируем вектор выходных сигналов по возрастанию. Вектор, составленный из номеров нейронов последовательно расположенных в отсортированном векторе выходных сигналов, будет подстановкой. Если каждой подстановке приписать номер класса, то такой интерпретатор может закодировать N! классов используя N выходных сигналов.

Часто при решении задач классификации с использованием нейронных сетей недостаточно простого ответа «входной вектор принадлежит K-му классу». Хотелось бы также оценить уровень уверенности в этом ответе. Для различных интерпретаторов вопрос определения уровня уверенности решается по-разному. Однако, необходимо учесть, что от нейронной сети нельзя требовать больше того, чему ее обучили. В этом разделе будет рассмотрен вопрос об определении уровня уверенности для нескольких интерпретаторов, а в следующем будет показано, как построить оценку так, чтобы нейронная сеть позволяла его определить.

1. Кодирование номером канала. Знаковый интерпретатор. Знаковый интерпретатор работает в два этапа.

1. Каждый выходной сигнал нейронной сети интерпретируется как 1, если он больше ( a+b )/2, и как 0 в противном случае.

2. Если в полученном векторе только одна единица, то номером класса считается номер нейрона, сигнал которого интерпретирован как 1. В противном случае ответом считается неопределенный номер класса (ответ «не знаю»).

Для того чтобы ввести уровень уверенности для этого интерпретатора потребуем, чтобы при обучении сети для всех примеров было верно неравенство: |-( a+b )/2|≤ε, где i =1,…, N ; α i — i- ый выходной сигнал. e — уровень надежности (насколько сильно сигналы должны быть отделены от ( a+b )/2 при обучении). В этом случае уровень уверенности R определяется следующим образом:

Таким образом, при определенном ответе уровень уверенности показывает, насколько ответ далек от неопределенного, а в случае неопределенного ответа — насколько он далек от определенного.

2. Кодирование номером канала. Максимальный интерпретатор. Максимальный интерпретатор в качестве номера класса выдает номер нейрона, выдавшего максимальный сигнал. Для такого интерпретатора в качестве уровня уверенности естественно использовать некоторую функцию от разности между максимальным и вторым по величине сигналами. Для этого потребуем, чтобы при обучении для всех примеров обучающего множества разность между максимальным и вторым по величине сигналами была не меньше уровня надежности e . В этом случае уровень уверенности вычисляется по следующей формуле: R=max{1,(α i -α j)/ e }, где α i — максимальный, а α j— второй по величине сигналы.