img116 (16)

110 Sieci nieliniowe

wysunięty w kierunku przeciwstawnego zbioru. Wpasowanie linii granicznej - najpierw generalne pomiędzy zbiory, a potem precyzyjnie pomiędzy zbliżone do siebie punkty - jest głównym zadaniem procesu uczenia. Położenia tych punktów możesz (później, po wypróbowaniu wariantu “zaszytego” w programie) sam dowolnie zadawać, zmieniając wartości w liniach DATA programu, a cale zbiory możesz zbliżyć do siebie (zadanie neuronu staje się wtedy trudniejsze) lub odsunąć - zmieniając odpowiednio wartości zmiennych (tablic) xA i xB. Na początek wygodnie jednak będzie “zapuścić” program z takimi parametrami, jakie są w nim ustawione, potem natomiast możesz przystąpić do eksperymentów, dowolnie zmieniając ustawienia obu zbiorów uczących. Po uruchomieniu zobaczysz taki obraz, jak na rysunku 6.13.

Na obrazie tym widoczne są wspomniane wyżej punkty oraz początkowe (przypadkowe, a więc za każdym razem inne) położenie linii granicznej wynikającej z początkowych parametrów neuronu.

Rys. 6.13. Stan początkowy procesu uczenia w programie 06E.BAS

Jak zwykle w zadaniach uczenia, rolą neuronu w rozważanym zadaniu jest takie dopasowanie wag, by sygnały wysyłane na jego wyjściu były zgodne z zakwalifikowaniem punktów zbioru uczącego, podanym przez nauczyciela. Na ekranie widać będzie stale położenie obu zbiorów punktów, na których neuron jest trenowany, a także widać kolejne położenia linii granicznej - zmieniające się w trakcie uczenia. Obserwując, jak linia ta stopniowo zmienia położenie i “wciska się” pomiędzy rozgraniczane zbiory punktów, możesz się bardzo wiele dowiedzieć o naturze procesów uczenia w neuronach o nieliniowych charakterystykach. Jedyna rzecz, jaką musisz robić