Логические нейронные сети




Нейросетевое воплощение - часть 3


Таким образом, модель, эксперимент или эксперт играют роль учителя. (Мы ранее уже высказали сомнение насчет существования и действенности "чистого" самообучения.)

Первоначально обученная таким образом нейросеть может быть уже использована в рабочем режиме (распознавания) и в режиме совместной работы с моделью. При этом мы понимаем, что нейросеть обучена недостаточно, и, подобно пристрелке реперов "в свободное от работы" время, мы пытаемся с помощью модели испытать и, в случае необходимости, дополнить знания нейросети.

Модель случайно или направленно – по обоснованному плану "выбрасывает" некоторую ситуацию, характеризующуюся значением компонент входного вектора Х. По каждой компоненте определяется вес или достоверность того, что ее значение совпадает с подмножеством значений этой компоненты, представленных входным слоем нейросети, или с диапазонами значений этой компоненты.

Например, сеть "знает" реакцию на значение (опустим индекс) x = 2, x = 5, x = 6. Модель выбросила значение х = 5,7. Это может означать необходимость формирования значений возбуждения Vx=2 = 0 , Vx=5 = 0,3 , Vx=6 = 0,7 . Здесь индексы возбуждений указывают нейроны входного слоя, закрепленные за данным значением параметра. Так делается по всем компонентам входного слоя.

Пусть, "пройдя" по сети, данные возбуждения входного слоя привели к преодолению порога возбуждения нейронов выходного слоя R5 ( VR5 = a ), R7 ( VR7 = b ), R12 ( VR12 = c ). При этом нейрону R5 соответствует вектор управляющих воздействий Y5 = (y1(5), y2(5), …, yn(5)) , нейрону R7 – вектор Y7 = (y1(7), …, yn(7)) , нейрону R12 – вектор Y12 = (y1(12), …, yn(12)) . Тогда мы находим предполагаемый ответ нейросети:

 \begin{array}{l} y_1 = \cfrac {ay^{(5)}_1 + by^{(7)}_1 + cy^{(12)}_1}{a+b+c}, \\ \dots\dots \dots \dots \dots \dots \dots \dots \dots \\ y_n = \cfrac {ay_n^{(5)} + by_n^{(7)} + cy_n^{(12)}}{a+b+c} \end{array}

Подставляем данное решение в модель и устанавливаем, удовлетворяет ли нас оно, – например, по величине промаха. Если удовлетворяет, мы делаем положительный вывод об обученности нейросети и продолжаем ее испытание по другим исходным данным. Если нет – сеть необходимо "доучить", продемонстрировав самый высокий логический уровень обратной связи.




Содержание  Назад  Вперед