Применения. Дальнейшие алгоритмические разработки

ДАЛЬНЕЙШИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ РАЗРАБОТКИ

Многими исследователями были предложены улучшения и обобщения описанного выше основного алгоритма обрат­ного распространения. Литература в этой области слишком обширна, чтобы ее можно было здесь охватить. Кроме того, сейчас еще слишком рано давать окончательные оценки. Некоторые из этих подходов могут оказаться действительно фундаментальными, другие же со временем исчезнут. Некоторые из наиболее многообещающих разрабо­ток обсуждаются в этом разделе. В [5] описан метод ускорения сходимости алгоритма обратного распространения. Названный обратным распрост­ранением второго порядка, он использует вторые произ­водные для более точной оценки требуемой коррекции весов. В [5] показано, что этот алгоритм оптимален в том смысле, что невозможно улучшить оценку, используя производные более высокого порядка. Метод требует до­полнительных вычислений по сравнению с обратным рас­пространением первого порядка, и необходимы дальнейшие эксперименты для доказательства оправданности этих затрат. В [9] описан привлекательный метод улучшения ха­рактеристик обучения сетей обратного распространения. В работе указывается, что общепринятый от 0 до 1 динами­ческий диапазон входов и выходов скрытых нейронов неоп­тимален. Так как величина коррекции веса Dw_pq,k пропорциональна выходному уровню нейрона, порождающего OUT_p,q, то нулевой уровень ведет к тому, что вес не меняется. При двоичных входных векторах половина входов в среднем будет равна нулю, и веса, с которыми они связаны, не будут обучаться! Решение состоит в приведе­нии входов к значениям ±1/2 и добавлении смещения к сжимающей функции, чтобы она также принимала значения ±1/2. Новая сжимающая функция выглядит следующим обра­зом:

OUT =-1/2 + 1 / (exp(-NET) + 1). (3.13)

С помощью таких простых средств время сходимости сокращается в среднем от 30 до 50%. Это является одним из примеров практической модификации, существенно улуч­шающей характеристику алгоритма. В [6] и [1] описана методика применения обратного распространения к сетям с обратными связями, т.е. к таким сетям, у которых выходы подаются через обратную связь на входы. Как показано в этих работах, обучение в подобных системах может быть очень быстрым и критерии устойчивости легко удовлетворяются.

Обратное распространение было использовано в широ­кой сфере прикладных исследований. Некоторые из них описываются здесь, чтобы продемонстрировать мощь этого метода. Фирма NEC в Японии объявила недавно, что обратное распространение было ею использовано для визуального распознавания букв, причем точность превысила 99%. Это улучшение было достигнуто с помощью комбинации обычных алгоритмов с сетью обратного распространения, обеспечи­вающей дополнительную проверку. В работе [8] достигнут впечатляющий успех с NetTalk, системой, которая превращает печатный английский текст в высококачественную речь. Магнитофонная запись процесса обучения сильно напоминает звуки ребенка на разных этапах обучения речи. В [2] обратное распространение использовалось в машинном распознавании рукописных английских слов. Буквы, нормализованные по размеру, наносились на сетку, и брались проекции линий, пересекающих квадраты сетки. Эти проекции служили затем входами для сети обратного распространения. Сообщалось о точности 99,7% при использовании словарного фильтра. В [3] сообщалось об успешном применении обратного распространения к сжатию изображений, когда образы представлялись одним битом на пиксель, что было восьми­кратным улучшением по сравнению с входными данными.

Дата добавления: 2014-01-15