img211 (5)

10

Sieci samoorganizujące się

10.1. Na czym polega samoorganizacja w sieci i do czego może się przydać?

Sieć neuronowa może być nauczana z nauczycielem lub może się uczyć sama. O tym już wiesz, to już przerabiałeś. Teraz natomiast poznasz sieci, które nie tylko same się uczą (bez nauczyciela), ale w dodatku tak uzgadniają (na zasadzie wzajemnych oddziaływań) funkcjonowanie wszystkich neuronów, że ich łączne, wypadkowe działanie stwarza pewną nową jakość. Chodzi o automatycznie tworzone przez sieć i na ogól nie dające się z góry przewidzieć przez twórcę sieci złożone odwzorowanie (po angielsku mapping) zbioru sygnałów wejściowych w zbiór sygnałów wyjściowych. Szczegóły tego procesu unaoczni Ci już za chwilę kolejny przygotowany program¹. Zanim to jednak nastąpi chciałem Ci w skrócie powiedzieć, do czego to wszystko może służyć, żebyś nie ograniczał swoich zainteresowań do samego tylko oglądania obrazków.

Odwzorowanie jest dość bogatym i skomplikowanym pojęciem matematycznym, mającym - zależnie od okoliczności - różne konkretne cechy i właściwości. Nie chcę Cię tutaj zanudzać informacjami na temat teorii, więc spróbuję maksymalnie poglądowo (ale niestety z konieczności niezbyt ściśle) omówić samą istotę rzeczy, nie wnikając w ważne, ale trudne i skomplikowane szczegóły. Nie wiem, czy mi się to uda, więc umówmy się -gdybyś podczas czytania tych moich wyjaśnień doszedł do wniosku, że jest to jednak za trudne (albo za nudne...) - to możesz bez żalu porzucić całą tą teorię i zacząć czytać od następnego podrozdziału już konkretne i szczegółowe informacje, jak zbudować sieć samoorganizującą się i jak badać jej właściwości. Jeśli jednak zdobędziesz się na trud przeczytania

1

Używany w tym rozdziale program przygotowany został oczywiście przez Przemka Korohodę, gdzież ja bym mógł zrobić coś tak wytwornego.