img153 (10)

147

Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych

co na rysunku wyrażone jest w postaci mapy pożądanych zachowań. Drugi wyróżniony kwadrat (drugi od lewej w górnym rzędzie) pokazuje naturalne (“wrodzone”) skłonności sieci. W każdym kolejnym eksperymencie sieć może mieć inne początkowe (przypadkowo nadawane) wartości swoich parametrów, w związku z tym jej początkowe zachowanie jest niemożliwe do przewidzenia. Kolejne obrazki, odpowiadające kolejnym fazom procesu uczenia, ilustrowanym na ekranie w postaci kolejnych kwadratów widocznych na rysunku 8.8, następować mogą po sobie w różnych odstępach, gdyż każdorazowo Ty sam będziesz podawał, ile kroków uczenia ma wykonać sieć zanim po raz kolejny pokaże wyniki. Przed wykonaniem podanej przez Ciebie liczby kroków uczenia program zapyta jeszcze o wartości współczynników warunkujących szybkość uczenia (współczynnik uczenia i momentum). Możesz je zadawać całkiem dowolnie, ale najmądrzej zrobisz, jeśli na początku nie będziesz zmieniał tych wartości w trakcie uczenia i pozostawisz takie wartości, jakie program sam proponuje - wystarczy wtedy, że w odpowiedzi na pytanie programu o wartości tych współczynników naciśniesz klawisz Enter. Potem, gdy już poznasz uroki (i przykrości...) typowego procesu uczenia - możesz podjąć próbę modyfikacji tych parame-

8.5. Jakie formy uczenia można zaobserwować w sieci?

Opisany program 09.BAS daje Ci okazję do bardzo ciekawych badań nad formami uczenia, jakie mogą pojawiać się w sieciach neuronowych. Badania te są bardzo ciekawe i inspirujące, pozwól więc, że podzielę się z Tobą na ich tle pewnymi spostrzeżeniami. Uczenie żywych organizmów, a zwłaszcza mechanizmy neuronowe warunkujące to uczenie, były “od zawsze” przedmiotem zainteresowania przyrodników. Gromadząc i systematyzując przez wiele lat obserwacje dotyczące różnych form uczenia się ludzi i zwierząt zebrano obszerną wiedzę, która pozwoliła wykryć podstawowe prawidłowości tego procesu. Wiedza ta znalazła między innymi zastosowanie w dydaktyce ludzi i przy tresurze zwierząt. Jest to jednak wiedza behawioralna - o zachowaniach, a nie o mechanizmach przyczynowych. Kiedy bowiem następnie usiłowano odkryć istotę procesu uczenia, wykonując tysiące doświadczeń neurofizjologicznych i biochemicznych - sukces byl znacznie skromniejszy. Na szczęście pojawiły się obecnie możliwości weryfikacji koncepcji dotyczących różnych form działania systemu nerwowego za pomocą symulacji sieci neuronowych. Używa się do tego takich właśnie programów, jak omawiany w tym rozdziale 09.BAS. Wykonuje on symulacje procesu