img209 (6)

Elementarne wprowadzenie do techniki sieci 203

Tłumaczy to, dlaczego w naszej codziennej praktyce związanej z użytkowaniem naszej własnej sieci neuronowej, czyli naszego własnego mózgu -tylko niektóre, na szczęście raczej nieliczne wyuczone wiadomości giną nagle z pamięci - zwłaszcza gdy się ich najbardziej potrzebuje.

Podczas eksperymentów z programem 10C.BAS z pewnością sam dostrzeżesz dalsze uwarunkowania zjawiska “porywania” przez nowe obiekty neuronów znajdujących się już w ustabilizowanym wcześniej związku z innymi klasami, przy czym - jak widać z przytoczonych rysunków - może się to zdarzyć również w takim przypadku, gdy jest jeszcze sporo neuronów nie mających ustalonych związków z pokazywanymi obiektami -ale położonych dalej od obszarów, w których pojawiają się prezentowane sieci wzorce. W przykładowym programie zjawisko to nasila się na skutek pokazywania najpierw jednej grupy obiektów, a potem, gdy już są ustalone przyporządkowania neuronów do tej pierwszej grupy - nowych obiektów należących do nowych klas, które czasami bezkarnie odbierają neurony z tych wcześniej ustalonych klas. Gdyby wszystkie obiekty pokazywały się równocześnie - dochodziło by do swoistej rywalizacji, objawiającej się “przeciąganiem” neuronów raz w kierunku jednej, potem zaś w kierunku innej klasy (możesz to zaobserwować także w programie 10C.BAS uruchamiając proces samouczenia z bardzo małą liczbą neuronów).

j
/

Rys. 9.41. Efekt “przeciągania” neuronu pomiędzy obiektami klasy 1. i klasy 4.

W takim przypadku jest możliwe, że sieć niczego się nie nauczy mimo długiego czasu samouczenia. To także jest Ci znane z codziennych doświadczeń, przypomnij sobie chociażby kłopoty szkolne, kiedy mając na drugi dzień liczne sprawdziany - na przykład z matematyki, fizyki, języka polskiego, geografii i historii - nie byłeś w stanie przygotować się do żadnego z tych przedmiotów.