Page 49 - 4703

нерішучості (у випадках, коли у переможця результат нижче
0.5 або у когось з програвших - вище 0.5).
Хоча для розуміння описаної процедури потрібно певні
зусилля, після того, як Ви до неї звикнете, зможете встанов-
лювати для завдання різні тонкі умови. Наприклад, рівні
прийняття/відкидання, рівні 0.3/0.7, означають наступне:
"вибрати клас, що відповідає елементу, що виграв, за умови,
що його вихід був не нижчий 0.3 і ні у якого іншого елементу
активація не перевищувала 0.7" - іншими словами, для того,
щоб рішення було прийняте, переможець повинен показати
помітний рівень активації, а програвші - не занадто високий.
Усе сказане відноситься до механізму вибору класу для
більшості типів мереж: MLP, RBF, лінійних мереж і PNN (од-
не виключення: в PNN-мережах не можна використати бінарне
кодування і навіть бінарні номінальні вихідні змінні
оцінюються за допомогою кодування 1-із-N ). На відміну від
них, мережа Кохонена діє абсолютно інакше.
У мережі Кохонена елементом топологічної карти
(вихідного шару), що виграв, є той, у якого найвищий рівень
активації (він вимірює відстань від вхідного прикладу до точ-
ки, координати якої зберігаються в елементі мережі). Деякі
або навіть усі елементи топологічної карти можуть бути
помічені іменами класів. Якщо ця відстань досить мало, то
даний випадок зараховується до відповідного класу (за умови,
що вказано ім'я класу). У пакеті ST Neural Networks значення
порогу прийняття - ця найбільша відстань, на якій приймаєть-
ся позитивне рішення про класифікацію спостереження. Якщо
ж вхідний випадок лежить від елементу, що виграв, на більше
далекій відстані або якщо елемент, що виграв, не був поміче-
ний (чи якщо його мітка не відповідає жодному зі значень
вихідної номінальної змінної), то випадок залишається таким,
що не класифікується. Поріг відкидання в мережах Кохонена
не використовується.
У наших розглядах ми припускали, що "позитивному"
рішенню про класифікацію повинне відповідати значення,
близьке до 1.0, а "негативному" - близьке до 0.0. Це дійсно так
у тому випадку, якщо на виході використовуються логістичні
функції активації. Крім того, це зручно, оскільки вірогідність
може набувати значень від 0.0 до 1.0. Проте, в деяких ситу-
аціях може виявитися зручнішим використати інший діапазон.

49