Djvu-Student.narod.ru » Рефераты скачать бесплатно » Физика. Рефераты по физике » Обучение нейронной сети
 

Обучение нейронной сети


Одно из важнейших свойств нейроподобной сети - способность к самоорганизации, самоадаптации с целью улучшения качества функционирования. Это достигается обучением сети, алгоритм которого задается набором обучающих правил. Обучающие правила определяют, каким образом изменяются связи в ответ на входное воздействие. Обучение основано на увеличении силы связи (веса синопса) между одновременно активными нейронами. Таким образом, часто используемые связи усиливаются, что объясняет феномен обучения путем повторения и привыкания. Математически это правило можно записать так:
(1.5)
где ij(t) и ij(t+1) - значение связи от i-го к j-му нейрону соответственно до и после его изменения,  - скорость обучения. В настоящее время существует множество разнообразных обучающих правил (алгоритмов обучения). Некоторые из них приведены ниже.

«Back propagation» (алгоритм обратного распространения ошибки).

Этот алгоритм является обобщением одной из процедур обучения простого персептрона, известной как правило Уидроу - Хоффа (или дельта-правило), и требует представления обучающей выборки. Выборка состоит из набора пар образов, между которыми надо установить соответствие, и может рассматриваться как обширное задание векторной функции, область определения которой - набор входных образов, а множество значений - набор выходов.

Перед началом обучения связям присваиваются небольшие случайные значения. Каждая итерация процедуры состоит из двух фаз. Во время первой фазы на сеть подается входной вектор (образ) путем установки в нужное состояние входных элементов. Затем входные сигналы распространяются по сети, порождая некоторый выходной вектор. Для работы алгоритма требуется, чтобы характеристика вход - выход нейроподобных элементов была неубывающей и имела ограниченную производную. Обычно для этого используют сигмоидную нелинейность вида (1.4).

Полученный выходной вектор сравнивается с требуемым. Если они совпадают, обучения не происходит. В противном случае вычисляется разница между фактическими и требуемыми выходными значениями, которая передается последовательно от выходного слоя к входному. На основании этой информации об ошибке производится модификация связей с обобщенным дельта-правилом.
2.2.2. Обучение без «воспитателя».

Обучение без «воспитателя» возможно например в сетях адаптивного резонанса (параграф 2.1.3.). Происходит сравнение входного образа с имеющимися в памяти сети шаблонами. Если нет подходящего шаблона, с которым можно было бы отождествить исследуемый образ, то создается новый шаблон, содержащий в себе этот входной образ. В дальнейшем новый шаблон используется наравне с другими.

 
Найти реферат, курсовые работы, доклад или диплом в интернете достаточно просто. Титульный лист реферата оформляется по госту и их бесплатно полным полно. Такие сайты как 5 баллов, allbest, bestreferat, bestreferat.ru просто кишат курсовыми и дипломами, скачать бесплатно без смс и прочей рекламы. Реферати українською (украина) и русский язык (россия) - культура человека похожа, основные проблемы у народов, а мы одни. Удачи в поисках!
Rambler's Top100 Рейтинг@Mail.ru
Hosted by uCoz