Lecture Template

Существуют три вида обучения:

• "с учителем",
• "без учителя" (самообучение) и
• смешанное

Обучение «с учителем»

• В первом случае нейросеть имеет в своем распоряжении правильные ответы (выходы сети) на каждый входной пример.
• Весы настраиваются так, чтобы сеть вырабатывала ответы близкие к известным правильным ответам.

Обучение «без учителя»

• Обучение «без учителя» не требует знания правильных ответов на каждый пример обучающей выборки. В этом случае используется внутренняя структура данных и корреляция между образцами в обучающем множестве для распределения образцов по категориям.

Смешанное обучение

• При смешанном обучении часть весов определяется по помощи обучения с учителем, в то время как другая определяется по помощи самообучения.

Простой пример:

• нейронная сеть обучалась предсказывать результаты выборов президента США по ряду экономических и политических показателей. Обученные сети были минимизированы по числу входных параметров и связей. Оказалось, что для надежного предсказания исхода выборов в США достаточно знать ответы всего на пять вопросов, приведенных ниже в порядке значимости:

Вопросы:

• Была ли серьезная конкуренция при выдвижении от правящей партии?
• Отмечались ли во время правления существенные социальные волнения?
• Был ли год выборов временем спада или депрессии?
• Произвел ли правящий президент значительные изменения в политике?
• Была ли в год выборов активна третья партия?

Нейрокомпьютинг

• - это научное направление, занимающееся разработкой вычислительных систем шестого поколения - нейрокомпьютеров, которые состоят из большого числа параллельно работающих простых вычислительных элементов (нейронов).

Нейрокомпьютеры

• - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ.