Процедуры настройки параметров

Определим процесс обучения персептрона как процедуру настройки весов и смещений с целью уменьшить разность между желаемым (целевым) и истинным сигналами
на его выходе, используя некоторое правило настройки (обучения). Процедуры обучения делятся на 2 класса: обучение с учителем и обучение без учителя.

При обучении с учителем задается множество примеров требуемого поведения сети, которое называется обучающим множеством

(4.3)

Здесь p₁, p₂, …, p_Q – входы персептрона, а t₁, t₂, …, t_Q – требуемые (целевые) выходы.

При подаче входов выходы персептрона сравниваются с целями. Правило обучения используется для настройки весов и смещений персептрона так, чтобы приблизить значение выхода к целевому значению. Алгоритмы, использующие такие правила обучения, называются алгоритмами обучения с учителем. Для их успешной реализации необходимы эксперты, которые должны предварительно сформировать обучающие множества. Разработка таких алгоритмов рассматривается как первый шаг в создании систем искусственного интеллекта.

В этой связи ученые не прекращают спора на тему, можно ли считать алгоритмы обучения с учителем естественными и свойственными природе, или они созданы искусственны. Например, обучение человеческого мозга на первый взгляд происходит без учителя: на зрительные, слуховые, тактильные и прочие рецепторы поступает информация извне и внутри мозга происходит некая самоорганизация. Однако нельзя отрицать и того, что в жизни человека немало учителей – и в буквальном, и в переносном смысле, – которые координируют реакции на внешние воздействия. Вместе с тем, как бы ни развивался спор приверженцев этих двух концепций обучения, представляется, что обе они имеют право на существование. И рассматриваемое нами правило обучения персептрона относится к правилу обучения с учителем.

При обучении без учителя веса и смещения изменяются только в связи с изменениями входов сети. В этом случае целевые выходы в явном виде не задаются. Главная черта, делающая обучение без учителя привлекательным, – это его самоорганизация, обусловленная, как правило, использованием обратных связей. Что касается процесса настройки параметров сети, то он организуется с использованием одних и тех же процедур. Большинство алгоритмов обучения без учителя применяется при решении задач кластеризации данных, когда необходимо разделить входы на конечное число классов.

Что касается персептронов, рассматриваемых в этой главе, то хотелось бы надеяться, что в результате обучения может быть построена такая сеть, которая обеспечит правильное решение, когда на вход будет подан сигнал, который отличается от тех, которые
использовались в процессе обучения.