Нейроинформатика
Одна из простейших форм предположения
Одна из простейших форм предположения о скрытых параметрах - гипотеза о качественной неоднородности выборки . Она означает, что скрытые параметры принимают сравнительно небольшое конечное число значений и всю выборку можно разбить на классы, внутри которых скрытые параметры, существенные для решения интересующей нас задачи регрессии, постоянны. Каждой такой выборке будет соответствовать "хорошая" регрессионная зависимость.
Построить классификацию (без учителя), соответствующую данной гипотезе можно только на основе предположении о форме искомой регрессионной зависимости наблюдаемых параметров от наблюдаемых же параметров внутри классов ( задача о мозаичной регрессии ). Если предполагается линейная зависимость, то эта задача классификации решается методом динамических ядер, только место точек - центров тяжести классов (как в сетях Кохонена) - занимают линейные многообразия, каждое из которых соответствует линейному регрессионному закону своего класса [7.2].
Регрессионные зависимости, которые строятся с помощью нейронных сетей, также образуют вполне определенный класс и для них тоже возможна соответствующая классификация без учителя. Изящный способов решения проблемы скрытых параметров для нейросетевых уравнений регрессии реализован в пакете "MultiNeuron" [7.2, 7.3]. Достаточно большая нейронная сеть может освоить любую непротиворечивую обучающую выборку, однако, как показывает опыт, если малая нейронная сеть не может обучиться, то из этого можно извлечь полезную информацию. Если не удается построить удовлетворительную регрессионную зависимость при заданном (небольшом) числе нейронов и фиксированной характеристике ("крутизне" функции активации) каждого нейрона, то из обучающей выборки исключаются наиболее сложные примеры до тех пор, пока сеть не обучится. Так получается класс, который предположительно соответствует одному значению скрытых параметров. Далее обучение можно продолжить на отброшенных примерах и т.д.
Пример. В одном из проводимых исследований [7.3] нейросеть обучали ставить диагноз вторичного иммунодефицита (недостаточности иммунной системы) по иммунологическим и метаболическим параметрам лимфоцитов.
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