Page 44 - 4713
P. 44
називаються аферентними, в інакшому випадку, при зворотному
напрямку зв'язків - еферентними. Зв'язки між нейронами одного
прошарку відносять до бічних (латеральних).
Фактично, по архітектурі зв'язків, більшість відомих
нейромереж, що знайшли практичне застосування, можна згрупувати
у два великих класи:
1. Мережі прямого поширення (з односкерованими
послідовними зв'язками).
2. Мережі зворотного поширення (з рекурентними зв'язками).
Мережі прямого поширення відносять до статичних, так як на
задані входи нейронів надходить не залежний від попереднього стану
мережі вектор вхідних сигналів. Рекурентні мережі вважаються
динамічними, тому що за рахунок зворотних зв'язків (петель) входи
нейронів модифікуються в часі, що приводить до змін станів мережі.
Виділяють варіанти контрольованого та неконтрольованого
навчання.
Контрольоване навчання
Величезна більшість рішень отримана від нейромереж з
контрольованим навчанням, де біжучий вихід постійно порівнюється
з бажаним виходом. Ваги на початку встановлюються випадково, але
під час наступних ітерації коректуються для досягнення близької
відповідності між бажаним та біжучим виходом. Створені методи
навчання націлені на мінімізації біжучих похибок всіх елементів
обробки, яке створюється за якийсь час неперервною зміною
синаптичних ваг до досягнення прийнятної точності мережі.
Неконтрольоване навчання може бути великим надбанням в
майбутньому. Воно проголошує, що комп'ютери можуть
самонавчатись у справжньому роботизованому сенсі. На даний час,
неконтрольоване навчання використовується мережах відомих, як
самоорганізовані карти (self organizing maps), що знаходяться в
досить обмеженому користуванні, але доводячи перспективність
самоконтрольованого навчання. Мережі не використовують
зовнішніх впливів для коректування своїх ваг і внутрішньо
контролюють свою ефективність, шукаючи регулярність або
тенденції у вхідних сигналах та роблять адаптацію згідно навчальної
функції. Навіть без повідомлення правильності чи неправильності
дій, мережа повинна мати інформацію відносно власної організації,
яка закладена у топологію мережі та навчальні правила.
44
