Составители:
Рубрика:
19
минимизация ошибки представления по всему обучающему множе-
ству из совокупности обучающих пар, в которых каждому эталон-
ному значению входного образа соответствует желаемое (эталонное)
значение выходного образа. С математической точки зрения, про-
цесс обучения представляет собой решение задачи оптимизации.
В рабочем режиме блок обучения отключен, и на вход нейроком-
пьютера подаются произвольные сигналы (не входившие или вхо-
дившие в обучающую выборку). На эти сигналы (входные образы)
может быть наложен шум. Задача нейрокомпьютера заключается
в выработке правильной реакции, наиболее соответствующей его
«программе», под которой можно понимать топологию ИНС и на-
бор весов ее межнейронных связей.
Таким образом, принципиальное отличие использования нейро-
компьютера состоит в отсутствии этапа алгоритмизации, который
заменяется этапом обучения. Для понимания преимуществ, кото-
рые дает такая замена, следует напомнить понятия формализуемой
и неформализуемой задач.
Формализуемая задача имеет алгоритм решения. Примером по-
добных задач являются традиционные вычислительные задачи:
решение алгебраических, дифференциальных, интегральных и
других уравнений, сортировка данных и т. п. Обычные ЭВМ ориен-
тированы именно на формализуемые задачи.
Неформализуемая задача не имеет описанного алгоритма реше-
ния либо этот алгоритм требует чрезмерных вычислительных ре-
сурсов.
В процессе развития науки и техники многие задачи могут перехо-
дить из класса неформализуемых в класс формализуемых, однако за-
дач, алгоритм решения которых не известен, все еще намного больше.
Рис. 1.3. Обобщенная структура нейрокомпьютера
Устройство
вывода
Блок
обучения
Устройство
управления
ИНС
Устройство
ввода
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- …
- следующая ›
- последняя »
