Логические нейронные сети



         

"Железнодорожная рулетка" - часть 6


И вот весь фокус в построении и в обучении нейросети заключается в том, что синапсические веса регулируются, обусловливая пути прохождения возбуждений в сети!

В частности, представив некоторую абстрактную сеть, мы, построив на ее основе сеть для игры в рулетку, положили некоторые веса связей равными единице (утвердив существование "проводочков"), а некоторые (или все другие) - равными нулю (что соответствует отсутствию "проводочков"). Но ведь можно допустить и некоторые промежуточные значения весов, хотя в практических целях можно поступать так, как поступили мы.

Подойдем иначе к построению нейросети для игры в "железнодорожную рулетку". Ранее нам были известны условия игры, а мы создали сеть. Теперь пусть нам задана нейросеть, а мы обучим ее для игры в рулетку.

Итак, по сошедшему вдохновению мы нарисовали некоторый ориентированный ациклический граф (рис. 9.5) и намерены вложить в него смысл нейросети, поставив в соответствие его вершинам-нейронам (кроме предполагаемых рецепторов) все ту же передаточную функцию.

Нейросеть, предложенная для обучения

Рис. 9.5.  Нейросеть, предложенная для обучения

Вот только каким способом заставить сеть так реагировать на очевидные эталоны, чтобы максимального возбуждения достигали нейроны выходного слоя, соответствующие решениям? Для этого необходимо, полагая первоначально все веса нулевыми (или минимальными), увеличить некоторые веса, довести до максимального значения или до единицы. Проще всего именно так и действовать: сначала все веса нулевые (хоть "проводочки" есть, их сопротивление чрезвычайно высоко). Затем некоторые веса (и наша задача выбрать, какие) мы полагаем равными единице. Это и будет равносильно тому, что какие-то "проводочки" мы оставим, а какие-то перекусим. Это действие по обучению нейросети мы называем трассировкой.

Продемонстрируем алгоритм трассировки, введя, по сравнению с рассмотренным в лекции 4, некоторые упрощения.

Компьютерная обработка нейросети значительно упрощается, если сеть представлена матрицей следования S (рис. 9.6), где наличие связи обозначается ее весом.




Содержание  Назад  Вперед