Обучение входной звезды

Входная звезда выполняет распознавание образов, т.е. она обучается реагировать на определенный входной вектор Хинина какой другой. Это обучение реализуется путем настройки весов таким образом, чтобы они соответ­ствовали входному вектору. Выход входной звезды опреде­ляется как взвешенная сумма ее входов, как это описано в предыдущих разделах. С другой точки зрения, выход можно рассматривать как свертку входного вектора с весовым вектором, меру сходства нормализованных векто­ров. Следовательно, нейрон должен реагировать наиболее сильно на входной образ, которому был обучен. Процесс обучения выражается следующим образом:

где w_i - вес входа х _i; х _i - i-й вход; a - нормирующий коэффициент обучения, который имеет начальное значение 0,1 и постепенно уменьшается в процессе обучения. После завершения обучения предъявление входного вектора Х будет активизировать обученный входной ней­рон. Это можно рассматривать как единый обучающий цикл, если «установлен в 1, однако в этом случае исключается способность входной звезды к обобщению. Хорошо обучен­ная входная звезда будет реагировать не только на опре­деленный единичный вектор, но также и на незначительные изменения этого вектора. Это достигается постепенной настройкой нейронных весов при предъявлении в процессе обучения векторов, представляющих нормальные вариации входного вектора. Веса настраиваются таким образом, чтобы усреднить величины обучающих векторов, и нейроны получают способность реагировать на любой вектор этого класса.

Дата добавления: 2014-01-15