img097 (18)

Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych

któw odbywa się już praktycznie bezbłędnie, a obiekt, który powinien być odrzucany • jak widać z rysunku - wciąż sprawia duże kłopoty.

Sygnały, biedy i uagi u trakcie uczenia:

obiekt który powinien byc odrzucany przez wszystkie neurony

Rys. 5.11. Uczenie sieci rozpoznawania kłopotliwych przykładów Mało tego - można zauważyć, że kolejne nieudane próby dostosowania sieci do rozwiązywania także tego właśnie trudnego zadania prowadzą do psucia już stosunkowo dobrego stanu wyuczenia sieci w zakresie rozwiązywania podstawowych zadań (tzn. rozpoznawania typowych obiektów). Jeśli napotkasz taką sytuację w praktyce - zamiast miotać się i długo, bezskutecznie uczyć sieć - zastanów się, czy nie da się tak przeformulować rozwiązywanego zadania, żeby opisana sytuacja wcale nie występowała. Zazwyczaj usunięcie z ciągu uczącego jednego czy kilku kłopotliwych przykładów radykalnie polepsza i przyspiesza proces uczenia. Jak bardzo poprawia to sprawność uczenia możesz się sam przekonać, usuwając odpowiedni fragment z pliku UCZĄCYS i ucząc sieć ponownie - ale już bez tego kłopotliwego elementu. Z pewnością zauważysz korzystną zmianę zarówno szybkości, jak i skuteczności uczenia.

Między możliwościami pojedynczego neuronu a możliwościami sieci są pewne podobieństwa (sieć można rozpatrywać jako zbiorowość współpracujących neuronów) są jednak pewne możliwości unikatowo związane z siecią, których pojedynczy neuron nie dostarczał. Na przykład możesz próbować - powiększywszy odpowiednio rozmiar sieci przez przyjęcie większych wartości dla n (liczba wejść) i dla m (liczba wyjść) - zastosować sieć do jakichś zadań praktycznych. Jedną z wielu możliwości pokażę Ci w następnym podrozdziale.