img005 (82)

Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych

8    Formy uczenia sieci neuronowych    137

8.1.    Jak wykorzystać wielowarstwową sieć neuronową do rozpoznawania? ............................................................137

8.2.    Jak zaprogramowałem najprostszą sieć neuronową do rozpoznawania? ............................................................138

8.3.    Jak wybierać strukturę sieci neuronowej w trakcie eksperymentów? ..............................................................141

8.4.    Jak możesz tworzyć zadania rozpoznawania dla sieci? .........142

8.5.    Jakie formy uczenia można zaobserwować w sieci? .............147

8.6.    Co jeszcze można zaobserwować w badanej sieci? ..............160

9    Sieci neuronowe samouczące się    165

9.1.    Na czym polega idea samouczenia sieci? .........................165

9.2.    Jak przebiega dłuższe samouczenie sieci? ........................174

9.3.    Czy postęp samouczenia można uznać za rosnącą mądrość

sieci? ..................................................................180

9.4.    Co jeszcze warto zauważyć podczas samouczenia sieci? .......182

9.5.    Czy każde dane wejściowe spowodują samouczenie się sieci? . 192

9.6.    Co może dać wprowadzenie konkurencji do sieci? ..............195

9.7.    Jakie formy samouczenia daje wprowadzenie konkurencji do

sieci? ..................................................................200

10    Sieci samoorganizujące się    205

10.1.    Na czym polega samoorganizacja w sieci i do czego może

się przydać? ........................................................205

10.2.    Jak wprowadza się do sieci sąsiedztwo? ........................208

10.3.    Co wynika z tego, że jakieś neurony uważamy za sąsiednie? 212

10.4.    Co potrafią zrobić sieci Kohonena? .............................216

10.5.    Co zrobią sieci Kohonena w przypadku trudniejszych danych? 222

10.6.    Co się dzieje w sieci przy nadmiernie szerokim zakresie początkowych wag? ...................................................225

10.7.    Czy można zmieniać formę samoorganizacji w trakcie samouczenia sieci? .......................................................227

10.8.    No dobrze, tylko do czego się to wszystko może przydać? ...228

10.9.    W jaki sposób sieć może służyć jako narzędzie do transformacji wymiaru przestrzeni sygnałów wejściowych? ...........234

10.10.    Jak sterować samouczeniem sieci Kohonena? ................240

11    Sieci rekurencyjne    243

11.1. Co to jest sieć neuronowa rekurencyjna? .......................243