Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

2.4. Проводим шаг обучения с единичными параметрами.

2.5. Переходим к следующему примеру. Если достигнут конец обучающего множества, то переходим к шагу 3, иначе возвращаемся на шаг 2.1.

На рис. 19в приведена схема обратного функционирования нейрона второго слоя персептрона. Учитывая, что величины входных сигналов этого нейрона равны нулю или единице, получаем эквивалентность модифицированного алгоритма исходному. Отметим также, что при обучении персептрона впервые встретились не обучаемые параметры — веса связей первого слоя.

Лекция 10. Оценка и интерпретатор ответа

Эта глава посвящена обзору различных видов оценок, способам их вычисления. В ней так же рассмотрен способ определения уровня уверенности сети в выданном ответе и приведен способ построения оценок, позволяющих определять уровень уверенности. Приведен основной принцип проектирования оценки — надо учить сеть тому, что мы хотим от нее получить.

Основные функции, которые должна выполнять оценка:

1. Вычислять оценку решения, выданного сетью.

2. Вычислять производные этой оценки по выходным сигналам сети.

Кроме оценок, в первом разделе этой главы рассмотрен другой, тесно связанный с ней объект — интерпретатор ответа. Основное назначение этого объекта — интерпретировать выходной вектор сети как ответ, понятный пользователю. Однако, при определенном построении интерпретатора и правильно построенной по нему оценке, интерпретатор ответа может также оценивать уровень уверенности сети в выданном ответе.

При частичной аппаратной реализации нейрокомпьютера включение функции оценки в аппаратную часть не эффективно, поскольку оценка является сложным устройством (многие функции оценки включают в себя операции сортировки, и другие аналогичные операции). Однако при аппаратной реализации обученной нейронной сети (даже если предусматривается доучивание сети) аппаратная реализация интерпретатора ответа может оказаться эффективной, поскольку для обученной сети интерпретатор уже не меняется, и по сравнению с оценкой интерпретатор ответа достаточно прост.

Интерпретатор ответа

Как было показано в главе «Описание нейронных сетей», ответ, выдаваемый нейронной сетью, как правило, является числом, из диапазона [a,b]. Если ответ выдается несколькими нейронами, то на выходе сети мы имеем вектор, каждый компонент которого лежит в интервале [a,b]. Если в качестве ответа требуется число из этого диапазона, то мы можем его получить. Однако, в большинстве случаев это не так. Достаточно часто требуемая в качестве ответа величина лежит в другом диапазоне. Например, при предсказании температуры воздуха 25 июня в Красноярске ответ должен лежать в интервале от 5 до 35 градусов Цельсия. Сеть не может дать на выходе такого сигнала. Значит, прежде чем обучать сеть необходимо решить в каком виде будем требовать ответ. В данном случае ответ можно требовать в виде α=(b-a)(T-T_min)/(T_max-T_min)+a, где T — требуемая температура, T_min и T_max — минимальная и максимальная температуры, α — ответ, который будем требовать от сети. При интерпретации ответа необходимо проделать обратное преобразование. Если сеть выдала сигнал α, то ответом является величина T=(α-a)(T-T_min)/(b-a)+T_min. Таким образом, можно интерпретировать выдаваемый сетью сигнал, как величину из любого, наперед заданного диапазона.

Если при составлении обучающего множества ответ на примеры определялся с некоторой погрешностью, то от сети следует требовать не точного воспроизведения ответа, а попадания в интервал заданной ширины. В этом случае интерпретатор ответа может выдать сообщение о правильности (попадании в интервал) ответа.

Другим, часто встречающимся случаем, является предсказание сетью принадлежности входного вектора одному из заданных классов. Такие задачи называют задачами классификации, а решающие их сети — классификаторами. В простейшем случае задача классификации ставится следующим образом: пусть задано N классов. Тогда нейросеть выдает вектор из N сигналов. Однако, нет единого универсального правила интерпретации этого вектора. Наиболее часто используется интерпретация по максимуму: номер нейрона, выдавшего максимальный по величине сигнал, является номером класса, к которому относится предъявленный сети входной вектор. Такие интерпретаторы ответа называются интерпретаторами, кодирующими ответ номером канала (номер нейрона — номер класса). Все интерпретаторы, использующие кодирование номером канала, имеют один большой недостаток — для классификации на N классов требуется N выходных нейронов. При большом N требуется много выходных нейронов для получения ответа. Однако существуют и другие виды интерпретаторов.

Двоичный интерпретатор. Основная идея двоичного интерпретатора — получение на выходе нейронной сети двоичного кода номера класса. Это достигается двухэтапной интерпретацией: