Обучение

Только простые узлы имеют настраиваемые веса. Это веса связей, соединяющих узел с комплексными узлами в предыдущем слое и имеющих изменяемую силу синапсов, настраиваемую таким образом, чтобы выработать максимальную реакцию на определенные стимулирующие свойства. Некоторые из этих синапсов являются возбуждающими и стремятся увеличить выход узлов, в то время как другие являются тормозящими и уменьшают выход узла.

Рис. 10.11. Связи от сложных клеток одного уровня
к простым клеткам следующего уровня

На рис. 10.11 показана полная структура синаптических связей между простым узлом и комплексными узлами в предшествующем слое. Каждый простой узел реагирует только на набор комплексных узлов внутри своей рецептивной области. Кроме того, существует тормозящий узел, реагирующий на те же самые комплексные узлы. Веса синапсов тормозящего узла не обучаются, – они выбираются таким образом, чтобы узел реагировал на среднюю величину выходов всех узлов, к которым он подключен. Единственный тормозящий синапс от тормозящего узла к простому узлу обучается, как и другие синапсы.

Обучение без учителя. Для обучения неокогнитрона на вход сети подается образ, который необходимо распознать, и веса синапсов настраиваются слой за слоем, начиная с набора простых узлов, ближайших ко входу. Величина синаптической связи от каждого комплексного узла к данному простому узлу увеличивается тогда и только тогда, когда удовлетворяются следующие два условия:

1) комплексный узел реагирует;

2) простой узел реагирует более сильно, чем любой из его соседних (внутри его области конкуренции).

Таким образом, простой узел обучается реагировать более сильно на образы, появляющиеся наиболее часто в его рецептивной области, что соответствует результатам исследований, полученных в экспериментах с котятами. Если распознаваемый образ отсутствует на входе, тормозящий узел предохраняет от случайного возбуждения.

Математическое описание процесса обучения и метод реализации латерального торможения аналогичны описанным для когнитрона, поэтому здесь они не повторяются. Необходимо отметить, что выходы простых и комплексных узлов являются аналоговыми, непрерывными и линейными и что алгоритм обучения предполагает их неотрицательность.

Когда выбирается простой узел, веса синапсов которого должны быть увеличены, он рассматривается как представитель всех узлов в плоскости, вызывая увеличение их синаптических связей на том же самом образе. Таким образом, все узлы в плоскости обучаются распознавать одни и те же свойства, и после обучения будут делать это независимо от позиции образа в поле комплексных узлов в предшествующем слое.

Эта система имеет ценную способность к самовосстановлению. Если данный узел выйдет из строя, будет найден другой узел, реагирующий более сильно, и этот узел будет обучен распознаванию входного образа, тем самым перекрывая действия своего отказавшего товарища.

Обучение с учителем. В работах [3] и [8] описано самоорганизующееся неуправляемое обучение. Наряду с этими впечатляющими результатами, были опубликованы отчеты о других экспериментах, использующих обучение с учителем [9]. Здесь требуемая реакция каждого слоя заранее определяется экспериментатором. Затем веса настраиваются с использованием обычных методов для выработки требуемой реакции. Например, входной слой настраивался для распознавания отрезков линий в различных ориентациях во многом аналогично первому слою обработки зрительной коры. Последующие слои обучались реагировать на более сложные и абстрактные свойства до тех пор, пока в выходном слое требуемый образ не будет выделен. При обработке сети, превосходно распознающей рукописные арабские цифры, экспериментаторы отказались от достижения биологического правдоподобия, обращая внимание только на достижение максимальной точности результатов системы.

Реализация обучения. В обычных конфигурациях рецептивное поле каждого нейрона возрастает при переходе к следующему слою. Однако количество нейронов в слое будет уменьшаться при переходе от входных к выходным слоям. Наконец, выходной слой имеет только один нейрон в плоскости сложных узлов. Каждый такой нейрон представляет определенный входной образ, которому сеть была обучена. В процессе классификации входной образ подается на вход неокогнитрона и вычисляются выходы слой за слоем, начиная с входного слоя. Так как только небольшая часть входного образа подается на вход каждого простого узла входного слоя, некоторые простые узлы регистрируют наличие характеристик, которым они обучены, и возбуждаются. В следующем слое выделяются более сложные характеристики как определенные комбинации выходов комплексных узлов. Слои за слоем свойства комбинируются во все возрастающем диапазоне; выделяются более общие характеристики и уменьшается позиционная чувствительность.

В идеальном случае только один нейрон выходного слоя должен возбудиться. В действительности обычно будет возбуждаться несколько нейронов с различной силой, и входной образ должен быть определен с учетом соотношения их выходов. Если используется сила латерального торможения, возбуждаться будет только нейрон с максимальным выходом. Однако это часто является не лучшим вариантом. На практике простая функция от небольшой группы наиболее сильно возбужденных нейронов будет часто улучшать точность классификации.