6ec30db9

Как указано выше, при обучении


Как указано выше, при обучении положим эту достоверность равной единице, а в процессе распознавания она может быть какой угодно, даже не удовлетворяющей свойству полноты событий.

После обучения с помощью различных эталонов методом трассировки можно добиться соответствия вида {Входы Нейросетевое воплощение 2 

Для нахождения этих значений в зависимости от исходных данных применяется моделирование наряду с экспериментом или с экспертными оценками. Таким образом, модель, эксперимент или эксперт играют роль учителя.

Первоначально обученная таким образом нейросеть используется в рабочем режиме распознавания и в режиме совместной работы с моделью. Конечно, справедливо считать, что нейросеть обучена недостаточно, и подобно «пристрелке реперов» любой удобный случай используется для того, чтобы с помощью модели испытать и в случае необходимости дополнить знания нейросети.

Для этого модель случайно или целенаправленно — по обоснованному плану, генерирует некоторую ситуацию, характеризующуюся значением компонент входного вектора X. По каждой компоненте определяется вес или достоверность того, что ее значение совпадает с подмножеством значений представленных входным слоем нейросети или с диапазонами значений.

Например, известна реакция сети на значения х = 2, х = 5, х = 6, а модель сгенерировала значение х = 5,7.

Это может означать необходимость (реализуется некоторая процедура) формирования значений возбуждения







Здесь индексы указывают нейроны входного слоя, соответствующие данному значению параметра. Такая процедура выполняется по всем компонентам, отображенным входным слоем.




Содержание раздела