Стратегии обучения и самообучения 4


Нельзя, однако, допускать слияния, влияния строящейся трассы на пути возбуждения, ведущие к другим нейронам выходного слоя, что происходит при повторном использовании нейронов. Ведь слияние двух путей возбуждения заключается в увеличении весов синапсических связей некоторых нейронов. Таким образом, некоторые нейроны могут получать сигналы возбуждения большего, чем прежде, числа нейронов. А если эти нейроны использовались для получения других решений?

В дополнение к алгоритму трассировки заметим следующее. Целесообразно при повторном использовании нейронов в процессе последовательного анализа обобщенных эталонов проследить за тем, участвует ли данный нейрон лишь в одном пути возбуждения к единственному нейрону выходного слоя и к какому именно или к более чем одному нейрону выходного слоя. Этого вполне достаточно.

Для нового обобщенного эталона на основе матрицы S построим матрицу СТРАТЕГИИ ОБУЧЕНИЯ И САМООБУЧЕНИЯ 4 Вых1] (рис. 4.3, а). В соответствии с правилом построения в ней представлены лишь те нейроны, для которых число единиц в строке равно соответствующему значению т. Для каждой строки, содержащей единичные элементы, указано использование нейрона для получения какоголибо единственного решения (признак Вых1) или не единственного (признак отсутствует).

Исключим из построенной матрицы строки и столбцы, соответствующие нейронам, участвующим в путях возбуждения, не ведущих к Вых\ (рис. 4.3, б).

В столбце, соответствующем нейрону С1, и в строке, не являющейся входом, находим первый сверху нулевой элемент. Полагаем его равным единице и отражаем введенное изменение в матрице S. Если нулевого элемента в столбце не нашлось, находим первый «пустой» или отмеченный транзитивной связью элемент и полагаем его равным единице. В результате получаем дополнительную связь С1

То же проделываем с нейроном СЗ, введя дополнительную связь с единичным весом СЗ





Содержание раздела