Составители:
Рубрика:
20
получает право на изменение своих весовых коэффициентов. Обучение
посредством конкуренции позволяет кластеризовать входные данные:
сходные образы группируются сетью в соответствии с корреляциями и
представляются одним элементом (меткой кластера).
Машина Больцмана представляет собой стохастическое правило обу"
чения, которое следует из информационных теоретических и термоди"
намических принципов. При адаптпции производится настройка весо"
вых коэффициентов, при которой состояния нейронов удовлетворяют
желаемому распределению вероятностей (в частности, распределению
Больцмана). Обучение Больцмана может рассматриваться как специ"
альный случай коррекции по ошибке, в котором под ошибкой понима"
ется расхождение корреляций состояния в двух режимах.
Ниже подробно рассматриваются три первых алгоритма как наи"
более употребительные в нейросетевой технологии.
1.5. Простые однослойные сети
Самой простой задачей, которую могут выполнять однослойные
нейронные сети, является классификация образов. При решении
классификационных проблем обученная ИНС должна отнести
предъявленный образ (входной вектор) к одному из классов, распоз"
навать которые она была обучена. Перед тем как перейти к описанию
однослойных сетей, целесообразно рассмотреть вопрос о линейной
разделимости входных образов, так как это тесно связано с потенци"
альными возможностями таких сетей.
Линейная разделимость
Процесс обучения сетей в задачах классификации сводится к адап"
тивному изменению весов таким образом, чтобы сеть могла отнести
новый предъявляемый вектор к одному из обученных классов. В про"
стейшем случае можно оценивать принадлежность образа к един"
ственному классу. Тогда на выходе сети должен быть отклик, рав"
ный 1, если образ принадлежит к этому классу, или –1 (0 в бинарном
представлении) в противном случае. В такой ситуации в качестве
функции активации применим ступенчатую функцию вида:
1, если 0,
sign( )
0, если 0.
x
x
x
1
2
3
4
5
6
(1.3)
В нейронную сеть иногда вводят смещение, которое действует как
весовой коэффициент от ячейки с активацией, равной 1. Смещение
увеличивает входное воздействие в сеть на единицу. При наличии
смещения на выходную ячейку поступает сигнал:
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- …
- следующая ›
- последняя »
