img023 (60)

Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych

z ocenami nauczyciela). Wielkość tego błędu możesz ustalić odnajdując odpowiedni punkt na powierzchni błędu (zielona kropka na powierzchni rozpiętej nad płaszczyzną czaszy) i dokładnie zmierzyć (zauważ zieloną kropkę na pionowej osi służącej do ustalania wartości błędów).

Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych

Rys. 1.12. Istota metody zmiany wektora wag podczas uczenia sieci Teraz korzystając z poznanej już struktury rysunku 1.12 możesz spróbować zrozumieć, jak przebiega i na czym polega proces uczenia. Jeśli Ci się jednak nie uda zrozumieć moich wywodów - to ja będę bardzo smutny (bo przecież tak bardzo się starałem przedstawić to bardzo prosto...), ale Ty się nie przejmuj - bez zrozumienia zasady uczenia możesz naprawdę świetnie używać sieci! Niemniej spróbuj - a nuż okaże się, że jednak mi się udało?

Dla każdej sieci neuronowej i dla każdego rozwiązywanego zadania jest taki idealny (optymalny) wektor wag u)j,|_ea|, dla którego wartość błędu, jaką popełniać będzie sieć przy rozwiązywaniu tego zadnia jest najmniejsza (patrz czerwone kropki na rysunku 1.12). Jednak oczywiście twórca sieci nie wie, jakie jest położenie tego idealnego wektora i dlatego uruchamia proces uczenia w celu jego znalezienia. Na szczęście znajdując się w jakimś ustalonym punkcie na powierzchni błędu możemy każdorazowo określić, którą stronę trzeba się przesunąć, żeby uzyskać lepszy nowy wektor wag w_n (fioletowe kropki na rysunku) mając do dyspozycji ocenę aktualnego błędu (podaną przez nauczyciela) oraz w, czyli stary (gorszy) wektor wag (zielone kropki). Niebieska strzałka na rysunku 1.12 pokazuje właśnie ten kierunek najszybszego zmniejszania się błędu. Rzutując tę strzałkę na płaszczyznę, na której ustalane są wagi neuronów .sieci - można (całkiem automatycznie!)