Page 76 - 4703

3.1 Загальні відомості

У завданні класифікації мережа повинна віднести кожне
спостереження до одного з декількох класів (чи, в загальнішо-
му випадку, оцінити вірогідність приналежності спостережен-
ня до кожного з класів). У пакеті ST Neural Networks для кла-
сифікації використовується номінальна вихідна змінна - різні
її значення відповідають різним класам.
У пакеті ST Neural Networks класифікацію можна здійс-
нювати за допомогою мереж наступних типів: багатошарово-
го персептрона, радіальної базисної функції, мережі Кохоне-
на, ймовірнісної нейронної мережі і лінійної мережі. Єдина з
мереж пакету ST Neural Networks, не призначена для завдань
класифікації, - це узагальнено-регресійна мережа GRNNs.
Номінальні змінні представляються в пакеті ST Neural
Networks в одному з двох видів ( перший з них годиться тільки
для змінних з двома класами) : 1) бінарному (два стани) і 2)
один-із-N. При бінарному представленні змінній відповідає
один вузол мережі, при цьому значення 0.0 означає активний
стан, а 1.0 - неактивне. При кодуванні 1-із-N на кожен стан
виділяється один елемент, так що кожен конкретний стан
представляється як 1.0 у відповідному елементі і 0.0 в усіх
інших.
Номінальні вхідні змінні в пакеті ST Neural Networks
можуть бути перетворені одним з цих методів як на етапі нав-
чання мережі, так і при її роботі. Цільові вихідні значення для
елементів, відповідних номінальним змінним, також легко
визначаються під час навчання. Дещо більші зусилля вимага-
ються на те, щоб за результатами роботи мережі визначити
вихідний клас.
Кожен з вихідних елементів міститиме числові значення
в інтервалі від 0.0 до 1.0. Щоб упевнено визначити клас по
набору вихідних значень, мережа повинна вирішити, чи "до-
сить близькі" вони до нуля або одиниці. Якщо такої близькості
не спостерігається, клас вважається "невизначеним" -
"unknown".
Крім того, в пакеті ST Neural Networks для інтерпретації
вихідних значень використовуються довірчі рівні (пороги
прийняття і відкидання). Ці порогові значення можна коригу-
вати, щоб змусити мережу бути більш або, навпаки, менш

76