img127 (11)

Elementarne wprowadzenie do techniki sieci 121

- public domain, jak i bardzo licznych komercyjnych) opowiem jednak innym razem, tu natomiast spróbuje Ci przedstawić dwa proste programy, który unaocznią Ci, najpierw jak działa sieć wielowarstwowa (program 08 A.B AS), a potem (co znajdzie się już w następnym podrozdziale) pokażę Ci program 08B.BAS^{1 2}, w którym poznasz sposób uczenia takiej sieci. Dzięki uważnemu przestudiowaniu tych dwóch podrozdziałów i dzięki e-ksperymentom, które wykonasz przy użyciu zaproponowanych programów będziesz mógł sam zobaczyć, o co w tej słynnej metodzie backpropagation właściwie chodzi. Gorąco Cię namawiam, żebyś nie spieszył się i naprawdę uważnie przeczytał, przemyślał i dokładnie własnoręcznie wypróbował wszystko, o czym tu będzie mowa, gdyż backpropagation jest solą i istotą techniki sieci neuronowych. Jeśli poznasz i dokładnie zrozumiesz tę technikę - większość zagadnień związanych z sieciami będzie dla Ciebie łatwa i oczywista. Jeśli natomiast nie wciągniesz się i nie zaangażujesz w tą zabawę, którą Ci tutaj proponuję, to raczej nie będziesz tak do końca wiedział, “co w trawie piszczy”. Pewnie, że można bez tego przeżyć, ale czy

Zanim jednak wprowadzisz do swojego komputera i uruchomisz te kolejne programy - przeczytaj kilka dodatkowych uwag na temat ich działania, które nie jest już (niestety!) tak oczywiste, jak działanie prostych programików, które pokazywałem Ci do tej pory.

Program 08A.BAS pokazuje bardzo szczegółowo działanie sieci złożonej z czterech zaledwie neuronów (więcej nie wejdzie na ekran!) tworzących trzy warstwy - wejściową, nie podlegającą uczeniu (u dołu ekranu), wyjściową, której sygnały będą podlegały ocenie i uczeniu (u góry ekranu) i najważniejszą warstwę ukrytą, zaprezentowaną w centralnej części ekranu. Teraz kilka słów o działaniu programu i o jego obsłudze.

Na początku program prosi o podanie współczynników Wagowych dla wszystkich neuronów w całej sieci (rys. 7.5). Współczynników tych musisz podać dokładnie 12, ponieważ są - jak już wspomniałem - 4 podlegające uczeniu neurony (dwa w warstwie ukrytej i dwa w warstwie wyjściowej), a każdy z nich ma 3 wejścia (dwa od neuronów wcześniejszej warstwy plus dodatkowe wejście - też wyposażone we współczynnik wagowy - związane z “progiem”, który reprezentuje w rozważanej sieci generator sztucznego stałego sygnału BIAS). Trudząc się nad tym pomyśl, jak to dobrze, że w typowych sieciach, zawierających setki neuronów i tysiące współczynników

1

’ Nie muszę dodawać (bo widać to od razu na podstawie merytorycznego poziomu

2

jakości tych programów), że ich autorem jest znowu Mój Przyjaciel, dr Przemysław Korohoda. ła je tylko tak przerobiłem, żeby mogli z nich korzystać zwykli ludzie,

doktoratu i trzycyfrowego ilorazu inteligencji