Основы теории нейронных сетей
заставляя обучающий алгоритм установить этот
Отсутствующий пиксель в нижней ножке буквы "Е" устанавливает в 0 соответствующую компоненту вектора
Четвертым символом является буква "Е" с двумя различными искажениями. Она не соответствует ранее запомненному образу (
меньше чем
Этот пример иллюстрирует важность выбора корректного значения критерия сходства. Если значение критерия слишком велико, большинство образов не будут подтверждать сходство с ранее запомненными и сеть будет выделять новый нейрон для каждого из них. Такой процесс приводит к плохому обобщению в сети, в результате даже незначительные изменения одного образа будут создавать отдельные новые категории; далее количество категорий увеличивается, все доступные нейроны распределяются, и способность системы к восприятию новых данных теряется. Наоборот, если критерий сходства слишком мал, сильно различающиеся образы будут группироваться вместе, искажая запомненный образ, до тех пор, пока в результате не получится очень малое сходство с одним из них.
К сожалению, отсутствует теоретическое обоснование выбора критерия сходства, и в каждом конкретном случае необходимо решить "волевым усилием", какая степень сходства должна быть принята для отнесения образов к одной категории. Границы между категориями часто неясны, и решение задачи для большого набора входных векторов может быть чрезмерно трудным.
Гроссберг предложил процедуру с использованием обратной связи для настройки коэффициента сходства, вносящую, однако, некоторые искажения в результаты классификации как "наказание" за внешнее вмешательство с целью увеличения коэффициента сходства. Такие системы требуют правил оценки корректности для производимой ими классификации.
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий