img271 (7)

img271 (7)



oprowadzenie do techniki sieci neuronowych 265

Podczas podawania wzorców do zapamiętania możesz każdy kolejno wprowadzony wzorzec zaakceptować w formie bezpośredniej (wystarczy nacisnąć Enter), możesz wprowadzić go w inwersji (klawisz i) lub zrezygnować z niego (klawisz o). To ostatnie bywa jedynym wyjściem jeśli po podaniu kolejnego nowego wzorca wykryjesz, że jest on zbyt podobny do wzorców już wcześniej wprowadzonych.

Zagadnienie podobieństwa lub braku podobieństwa zapamiętywanych wzorców jest zagadnieniem o kluczowym znaczeniu, dlatego poświęcimy mu odrobinę więcej uwagi. Otóż zauważyłeś (przy okazji dyskusji rysunków 11.18 i 11.19), że niekiedy wzorce sygnałów nakładają się na siebie, co powoduje “przesłuchy”. Takie zjawiska zachodzą tym silniej, im bardziej podobne do siebie są zapamiętywane wzorce. Jest to logiczne - przy podobnych wzorcach ślady pamięciowe (znajdujące się - wszystkie! - w tej samej sieci) bardziej nakładają się na siebie. Jeśli ten sam neuron raz ma wyświetlać +1, bo jest częścią zapamiętywanej litery A, czasem -1, bo jest częścią litery B, a potem znowu +1 w ramach przypominania sobie przez sieć litery C - to sprawa staje się kłopotliwa i trudna. W przypadku, gdy zapamiętywane obrazy silnie różnią się od siebie - sprawa jest prostsza. Jeśli jednak są bardzo podobne, to ich zapisy w postaci składników wag poszczególnych neuronów tak bardzo mieszają się ze sobą w pamięci neuronowej, że w gotowej sieci zaczyna być problematyczne prawidłowe odtworzenie któregokolwiek z zapamiętanych obrazów (rys. 11.23).

Rys. 11.23. Efekt mieszania się śladów pamięciowych przy silnie mieszających się sygnałach

Dlatego chcąc obserwować działanie sieci we w miarę korzystnych warunkach musisz postarać się dobrać - przynajmniej na początku - bardzo dobrze rozróżnialne wzorce. Program będzie Cię w tym wspomagał na dwa sposoby.

Pierwszy sposób polega na tym, że podczas wprowadzania nowych wzorców program natychmiast wylicza i podaje stopień podobieństwa nowego obrazu do obrazów już wcześniej zapamiętanych. Możesz więc na bieżąco kontrolować efekty nakładania się wzorców podczas “ręcznego” wprowadzania znaków z klawiatury. Jest to łatwe i proste, ponieważ każdy zatwier-


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
img117 (14) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych 111 podczas pracy programu,
img049 (41) oprowadzenie do techniki sieci neuronowych 43 Rys. 3.1. Zmiany współczynników wag w siec
img137 (11) oprowadzenie do techniki sieci neuronowych Po ustaleniu się sygnałów wyjściowych na obyd
img183 (9) oprowadzenie do techniki sieci neuronowych 177 kroków procesu samouczenia po każdym pokaz

więcej podobnych podstron