Логические нейронные сети



Познание нового - основа самообучения


"Кто стрелял, куда попал?"

А. Твардовский, "Василий Теркин"

Конечно, вы сами можете открыть квантовую механику. Но лучше спросить "Что это такое?" за кружкой пива у бедного студента, подрабатывающего грузчиком в соседнем гастрономе.

Мы научили сеть множеству эталонов - даже сформированных в обобщенные эталоны. Теперь, подавая на вход даже искаженные образы, мы можем ответить на вопрос "На какой эталон в большей мере он похож?". И максимально возбужденный нейрон ответит нам на него. Рассмотрим, однако, более внимательно пороги, которым мы уделяли недостаточное внимание.

Что если, более серьезно отнесясь к порогам, установить ограничение на величину возбуждения нейрона выходного слоя, столь решительно дающего определенный ответ? А именно: если величина максимального возбуждения меньше порога H, следует считать, что сеть не знает, что за образ подан на ее вход, и вправе рассматривать его как новый эталон для обучения.

Тогда должен быть найден "свободный" нейрон выходного слоя, и по вышеприведенному алгоритму должна быть произведена трассировка.

Так производится запоминание эталона как некоторой диковинки. Для последующего использования новых знаний трудно обойтись без внешнего воздействия, без учителя, ибо неизбежен вопрос: "Что это и что из этого следует?". Мы знаем, насколько длителен путь эволюции, основанный на "чистом" самообучении, без воздействия, влияния, поддержки извне. Пример Маугли нас не вдохновляет.

Мы даже можем представить себе возможный диалог между Нейрокомпьютером (НК) и Учителем (У):

НК (Величина возбуждения ни одного нейрона выходного слоя не одолела порога):

- Это что-то новенькое! Повтори вопрос; может, величины возбуждения на входе малы?

У:

- Повторяю вопрос.

НК (Результат тот же):

- Все же это что-то новенькое. Приводит ли это к одному из известных решений, или решение новое?

У (Варианты):

  1. - Это должно привести к решению R5.

  2. - Это новое решение R6.

НК (Соответствующие варианты):




Содержание  Назад  Вперед