Основы теории нейронных сетей

       

Обучение слоя Гроссберга


Слой Гроссберга обучается относительно просто. Входной вектор, являющийся выходом слоя Кохонена, подается на слой нейронов Гроссберга, и выходы слоя Гроссберга вычисляются как при нормальном функционировании. Далее, каждый вес корректируется только в том случае, если он соединен с нейроном Кохонена, имеющим ненулевой выход. Величина коррекции веса пропорциональна разности между весом и требуемым выходом нейрона Гроссберга, с которым этот вес соединен. В символьной записи

где

— выход
-го нейрона Кохонена (только для одного нейрона Кохонена он отличен от нуля);
-я компонента вектора желаемых выходов.

Первоначально

берется равным приблизительно 0,1 и затем постепенно уменьшается в процессе обучения.

Отсюда видно, что веса слоя Гроссберга будут сходиться к средним величинам от желаемых выходов, тогда как веса слоя Кохонена обучаются на средних значениях входов. Обучение слоя Гроссберга — это обучение с учителем, алгоритм располагает желаемым выходом, по которому он обучается. Обучающийся без учителя, самоорганизующийся слой Кохонена дает выходы в недетерминированных позициях. Они отображаются в желаемые выходы слоем Гроссберга.



Содержание раздела