Искусственный интеллект


Обучение нейрона детектированию границы "черное-белое"


Способность формального нейрона к обучению проявляется в возможности изменения значений вектора весов W, соответствующей пластичности синапсов биологических нейронов. Рассмотрим обучение формального нейрона на примере простейшей задачи детектирования границы. Пусть имеется образ, составленный из одномерной цепочки черных и белых клеток. Зачерненные клетки соответсвуют единичному сигналу, а белые клетки - нулевому. Сигнал на входах формального нейрона устанавливается равным значениям пар примыкающих клеток рассматриваемого образа. Нейрон обучается всякий раз возбуждаться и выдавать единичный выходной сигнал, если его первый вход (на Рис. 4.2. - левый) соединен с белой клеткой, а второй (правый) - с черной. Таким образом, нейрон должет служить детектором границы перехода от светлого к темному тону образа.

Рис. 4.2. Формальный нейрон с двумя входами, занятый обработкой образа в виде одномерной цепочки черных и белых клеток.

Функция, выполняемая нейроном, определяется следующей таблицей.

Вход 1

Вход 2

Требуемый выход

1

1

0

1

0

0

0

1

1

0

0

0

Для данной задачи значения весов и порога нейрона могут быть предъявлены и без специальной процедуры обучения. Легко убедиться, что нужным требованиям удовлетворяет набор Q = 0, W1 = -1, W1 = +1. В случае задачи детектирования границы перехода от темного к светлому веса нужно поменять местами.

В общем случае для подстройки весов при обучении нейрона разработаны различные алгоритмы, которые будут рассматриваться в применении к конкретным типам нейронных сетей, составленных из формальных нейронов.
© 1994, С. А. Терехов, оригинальный текст
© 1998, С. А. Терехов, электронная версия


Начало  Назад  Вперед