Анализ примера
Проверим, достаточны ли наши действия по построению нейросети. Показывает ли она на правильные решения по тем эталонным ситуациям, по которым создавалась логическая схема? Однозначен ли ее ответ при предъявлении различных эталонных ситуаций? Одинаковы ли величины возбуждения нейронов выходного слоя при предъявлении различных эталонов, что служит помехоустойчивости нейросети и возможности ее вложения в другие нейросети при формировании "длинных" логических цепочек рассуждений? Необходима ли коррекция параметров сети (порогов и весов связей) для ее правильной работы?
Отметим, что опыт исследований склоняет в пользу преимущественного применения передаточной функции 3. Она обладает таким важным свойством (если позволяет порог), как ассоциативность, позволяющая "собирать" сигнал независимо от пути прохождения возбуждения.
Выберем эту передаточную функцию, предположив, что веса всех связей равны единице, общий для всех нейронов порог h = 0,3.
Рассчитаем для различных эталонных ситуаций значения возбуждения нейронов выходного слоя и, следовательно, определим принимаемые решения. Расчеты сведены в табл. 9.1.
| 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 2 | 3 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 | 3 | 2 | 1 |
| 1 | 1 | 1 | 0 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 5 | 3 | 0 | 2 | 0 | 1 | 1 |
| 4 | 1 | 2 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 |
| 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 2 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| 2 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 3 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
Анализируя таблицу, видим, что даже при предъявлении эталонов сеть работает неправильно.
По некоторым эталонам (столбцы 1, 2 и 8) она дает неоднозначный ответ.
Тем самым сеть демонстрирует "побочный эффект". Из-за наличия общих событий, составляющих разные ситуации, эти события определяют одинаковый исход даже в том случае, если другие события обеспечивают различие ситуаций. Так, конъюнкция Х1
Далее, анализ таблицы показывает, что даже при правильном ответе величины возбуждения нейронов выходного слоя, закрепленные за разными решениями, различны. Более того, эти величины могут различаться даже при предъявлении эталонов, требующих одного и того же решения (столбцы 1 и 2, 3 и 4, 8 и 9).
Таким образом, требуется корректировка параметров нейросети.
