Основы теории нейронных сетей


         

Обучение входной звезды


Входная звезда выполняет распознавание образов, т. е. она обучается реагировать на определенный входной вектор

и ни на какой другой. Это обучение реализуется, настраивая веса таким образом, чтобы они соответствовали входному вектору. Выход входной звезды определяется как взвешенная сумма ее входов, это описано в предыдущих разделах. С другой точки зрения, выход можно рассматривать как свертку входного вектора с весовым вектором или меру сходства нормализованных векторов. Следовательно, нейрон должен реагировать наиболее сильно на входной образ, которому был обучен.

Процесс обучения выражается следующим образом:

где

— вес входа
,
-й вход,
— нормирующий коэффициент обучения, который имеет начальное значение 0,1 и постепенно уменьшается в процессе обучения.

После завершения обучения предъявление входного вектора Х будет активизировать обученный входной нейрон. Это можно рассматривать как единый обучающий цикл, если

установлен в 1, однако в этом случае исключается способность входной звезды к обобщению. Хорошо обученная входная звезда будет реагировать не только на определенный единичный вектор, но также и на незначительные изменения этого вектора. Это достигается постепенной настройкой нейронных весов при предъявлении в процессе обучения векторов, представляющих нормальные вариации входного вектора. Веса настраиваются таким образом, чтобы усреднить величины обучающих векторов, и нейроны получают способность реагировать на любой вектор этого класса.



Содержание  Назад  Вперед