|
Определить победителя можно простым сравнением активности нейронов. Но такой перебор, легко реализуемый на компьютере, несколько не соответствует аналогиям с реальной корой. Но если задаться целью сделать все на уровне взаимодействия нейронов без привлечения внешних алгоритмов, то того же результата можно добиться, если кроме латерального торможения соседей нейрон будет иметь положительную обратную связь, довозбуждающую его. Такой прием для поиска победителя используется, например, в сетях адаптивного резонанса Гроссберга. Если идеология нейронной сети это допускает, то использовать правило «победитель забирает все» очень удобно, так как искать максимум активности значительно проще, чем итерационно обсчитывать активности с учетом взаимного торможения. Персептрон В машинном обучении разделяют два основных подхода: обучение с учителем и обучение без учителя. Описанные ранее методы выделения главных компонент – это обучение без учителя. Нейронная сеть не получает никаких пояснений к тому, что подается ей на вход. Она просто выделяет те статистические закономерности, что присутствуют во входном потоке данных. В отличие от этого обучение с учителем предполагает, что для части входных образов, называемых обучающей выборкой, нам известно, какой выходной результат мы хотим получить. Соответственно, задача – так настроить нейронную сеть, чтобы уловить закономерности, которые связывают входные и выходные данные. В 1958 году Фрэнк Розенблатт описал конструкцию, названную им персептроном (Rosenblatt, 1958), которая способна к обучению с учителем. Персептрон, настроенный на определение цвета По Розенблатту персептрон состоит из трех слоев нейронов. Первый слой – это сенсорные элементы, которые задают, что же мы имеем на входе. Второй слой – ассоциативные элементы. Их связи с сенсорным слоем жестко заданы и определяют переход к более общей, чем на сенсорном слое, ассоциативной картине описания. Обучение персептрона осуществляется за счет изменения весов нейронов третьего реагирующего слоя. Цель обучения – заставить персептрон правильно классифицировать подаваемые образы. Нейроны третьего слоя работают как пороговые сумматоры. Соответственно, веса каждого из них определяют параметры некой гиперплоскости. Если есть линейно-разделимые входные сигналы, то выходные нейроны как раз и могут выступать как их классификаторы. Если Y – это вектор реального выхода персептрона а, D – вектор, который мы ожидаем получить, то о качестве работы нейронной сети говорит вектор ошибки: — 15 —
|