Логические нейронные сети
Корректировка порогов
В лекции 2 показано, что при моделировании конъюнктора с помощью нейрона для того, чтобы этот нейрон приходил в возбужденное состояние только после прихода сигналов возбуждения от всех связанных с ним нейронов, необходимо задать ему высокое значение порога. Так, рассчитывая на максимальную единичную достоверность (аналог булевой единицы) высказываний, считаем, что нейрон 1 должен прийти в возбужденное состояние, если Х1 = Х3 = Х5 = Х7 = 1, т.е. предъявлен соответствующий эталон. Это возможно, если порог h1 превышает значение 3, равное уменьшенному на единицу числу возбуждаемых входов. Однако этот порог должен быть преодолен и в том случае (а это и является достоинством нейросети), если отдельные события, составляющие ситуацию, появляются с достоверностью, меньшей единицы. В этом случае необходимо так подобрать пороги для всех нейронов, прообразами которых являются конъюнкторы, чтобы "нужные" нейроны возбуждались, а "побочные эффекты" исключались.
Это требование приводит к важной исходной предпосылке создания нейросети, основанной на понятии существенности события.
На этапе проектирования нейросети выбирается некоторое значение H достоверности. Тогда событие является существенным, если его достоверность не ниже значения H.
Это не означает, что пользователь ограничен значениями предполагаемой достоверности событий, которую он задает на входном слое. Во-первых, в корректно представленной СПР, использующей исчерпывающие множества событий, низкая достоверность одних событий свидетельствует в пользу высокой достоверности других. Во-вторых, значение H – предпочтительная граница достоверности, учитываемая при формировании порога. Более того, это значение может характеризовать лишь среднюю величину возбуждения, подаваемого на один вход нейрона, взявшего на себя роль конъюнктора.
В данном примере, дабы избежать побочного эффекта, необходимо, чтобы нейроны 2 и 3 не возбуждались при высоких значениях Х1 и Х7 в то время, когда высокое значение возбуждения имеют нейроны Х3 и Х5.
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий