Эффективность запоминания

Серьезные вопросы имеются относительно эффективно­сти запоминания информации в персептроне (или любых других нейронных сетях) по сравнению с обычной компью­терной памятью и методами поиска информации в ней. Например, в компьютерной памяти можно хранить все вход­ные образы вместе с классифицирующими битами. Компьютер должен найти требуемый образ и дать его классификацию. Различные хорошо известные методы могли бы быть исполь­зованы для ускорения поиска. Если точное соответствие не найдено, то для ответа может быть использовано пра­вило ближайшего соседа.

Число битов, необходимое для хранения этой же информации в весах персептрона, может быть значительно меньшим по сравнению с методом обычной компьютерной памяти, если образы допускают экономичную запись. Одна­ко Минский [2] построил патологические примеры, в кото­рых число битов, требуемых для представления весов, растет с размерностью задачи быстрее, чем экспоненци­ально. В этих случаях требования к памяти с ростом размерности задачи быстро становятся невыполнимыми. Если, как он предположил, эта ситуация не является исключением, то персептроны часто могут быть ограничены только малыми задачами. Насколько общими являются такие неподатливые множества образов? Это остается открытым вопросом, относящимся ко всем нейронным сетям. Поиски ответа чрезвычайно важны для исследований по нейронным сетям.

Дата добавления: 2014-01-15