Контрольні запитання

1 Які фактори суттєво впливають на ефективність штучної нейронної мережі?

2 Чим відрізняються слабозв’язані нейронні мережі від повнозв’язаних нейромереж?

3 Як називають зв’язки між нейронами різних прошарків?

4 Як називають зв’язки скеровані від вхідних прошарків до вихідних нейронів?

5 На які великі класи можна згрупувати більшість відомих нейромереж по архітектурі зв’язків?

6 Які найбільш типові архітектури нейронних мереж?

Лекція №7

Навчання штучної нейронної мережі

7.1 Контрольоване навчання

Більшість рішень отримана від нейромереж з контрольованим навчанням, де реальний вихід постійно порівнюється з бажаним виходом. Ваги на початку встановлюються випадково, але під час наступних ітерацій коректуються для досягнення близької відповідності між бажаним та реальним виходом. Створені методи навчання націлені на мінімізацію поточних похибок всіх елементів обробки, що створюється за якийсь час неперервною зміною синаптичних ваг до досягнення прийнятної точності мережі.

Перед використанням, нейромережа з контрольованим навчанням повинна бути навченою. Фаза навчання може тривати багато часу, зокрема, у прототипах систем, з невідповідною процесорною потужністю навчання може займати декілька годин. Навчання вважається закінченим при досягненні нейромережею визначеного користувачем рівня ефективності. Цей рівень означає, що мережа досягла бажаної статистичної точності, оскільки вона видає бажані виходи для заданої послідовності входів. Після навчання ваги з’єднань фіксуються для подальшого застосування. Деякі типи мереж дозволяють під час використання неперервне навчання, з набагато повільнішою оцінкою навчання, що допомагає мережі адаптуватись умов, що повільно змінюються.

Навчальні множини повинні бути досить великими, щоб містити всю необхідну інформацію для виявлення важливих особливостей і зв’язків. Але і навчальні приклади повинні містити широке різноманіття даних. Якщо мережа навчається лише для одного прикладу, ваги старанно встановлені для цього прикладу, радикально змінюються у навчанні для наступного прикладу. Попередні приклади при навчанні наступних просто забуваються. В результаті система повинна навчатись всьому разом, знаходячи найкращі вагові коефіцієнти для загальної множини прикладів. Наприклад, у навчанні системи розпізнавання піксельних образів для десяти цифр, які представлені двадцятьма прикладами кожної цифри, всі приклади цифри “сім” не доцільно представляти послідовно. Краще надати мережі спочатку один тип представлення всіх цифр, потім другий тип і так далі.

Головною компонентою для успішної роботи мережі є представлення і кодування вхідних і вихідних даних. Штучні мережі працюють лише з числовими вхідними даними, отже, необроблені дані, що надходять із зовнішнього середовища повинні перетворюватись. Додатково необхідне масштабування, тобто нормалізація даних відповідно до діапазону всіх значень. Нормалізація виконується шляхом ділення кожної компоненти вхідного вектора на довжину вектора, що перетворює вхідний вектор в одиничний. Попередня обробка зовнішніх даних, отриманих за допомогою сенсорів, у машинний формат спільна для стандартних комп’ютерів і є легко доступною.

Якщо після контрольованого навчання нейромережа ефективно опрацьовує дані навчальної множини, важливим стає її ефективність при роботі з даними, які не використовувались для навчання. У випадку отримання незадовільних результатів для тестової множини, навчання продовжується. Тестування використовується для забезпечення запам’ятовування не лише даних заданої навчальної множини, але і створення загальних образів, що можуть міститись в даних.