img152 (9)

146 Formy uczenia sieci neuronowych

podobne - sieć będzie mogła uczyć się szybko i wydajnie. Jeśli natomiast występują duże różnice (na ogół tak właśnie bywa) - sieć uczy się wolno i (szczególnie w początkowym okresie nauki) nie widać szybkich postępów, gdyż trzeba najpierw pozbyć się szkodliwych “wrodzonych nawyków” (oj, ciężko to sieci przychodzi, ciężko!), a dopiero potem nastąpi właściwy proces nabywania i doskonalenia nowych umiejętności (rys. 8.8).

Rys. 8.8. Sposób, w jaki program 09.BAS prezentuje kolejne etapy procesu uczenia

Powiedzmy teraz kilka słów na temat struktury produkowanego przez program i wyświetlanego na ekranie rysunku. Widoczne na nim (tworzone w trakcie symulacji) wypełnione barwnymi plamami małe kwadraty stanowią obraz “stanu świadomości” sieci neuronowej w kolejnych etapach procesu uczenia. Każdy punkt wewnątrz każdego kwadratu symbolizuje - jak już wiesz - zespól dwóch danych (odpowiadających poziomej i pionowej współrzędnej położenia punktu), stanowiących sygnały wejściowe dla sieci neuronowej, a kolor pokazuje, jaka w określonych warunkach była odpowiedź symulowanej sieci. Trzeba zacząć od rozważenia znaczenia pierwszych dwóch kwadratów, leżących w lewym górnym rogu rysunku.

Pierwszy z nich pokazuje, czego usiłujesz swoją sieć nauczyć. Postępując w sposób opisany w poprzednim podrozdziale z góry zakładasz, jakich warunków modelowane “zwierzę” ma poszukiwać, a od jakich uciekać -