Рефераты. Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

2.3.1.                       Цвет примера и обучающая выборка

Довольно часто при обучении нейронных сетей возникает необходимость использовать в обучении не все примеры задачника, а только часть. Например, такая возможность необходима при использовании метода скользящего контроля для оценки качества обучения сети. Существует несколько способов реализации такой возможности. Кроме того, часто бывает полезно приписать примерам ряд признаков. Так, при просмотре задачника, пользователю полезно видеть степень обученности примера (например, отображать зеленым цветом примеры, которые решаются сетью идеально, желтым – те, которые сеть решает правильно, но не идеально, а красным – те, при решении которых сеть допускает ошибки).

Ту часть задачника, которая в данный момент используется в обучении нейронной сети, будем называть обучающей выборкой. Для выделения из задачника обучающей выборки предлагается использовать механизм «цветов». Если все примеры покрашены в некоторые цвета, то обучающую выборку можно задать, указав цвета примеров, которые необходимо использовать в обучении. В соответствии с предлагаемой схемой, каждый пример покрашен каким–то цветом, а при задании обучающей выборки можно задать комбинацию цветов. Схема работы с цветами детально рассмотрена в разделе «Переменные типа цвет и операции с цветами» приложения.

Выделенную с помощью механизма цветов часть задачника будем далее называть текущей выборкой. Обучающая выборка является частным случаем текущей выборки.

2.3.2.                       Входные данные

Входные данные – данные, необходимые для решения сетью примера. Входные данные являются массивом. Существует всего несколько видов входных данных. Каждый элемент массива входных данных может быть: числом; полем с ограниченным числом состояний; рисунком.

2.3.3.                       Комментарии

Пользователю, при работе с задачником, часто бывает необходимо иметь возможность идентифицировать примеры не только по номерам. Например, при работе с медицинскими базами данных полезно иметь поле, содержащее фамилию больного или номер истории болезни. Для этих целей в задачнике может потребоваться хранить массив комментариев, которые не могут быть использованы в обучении. Кроме того, при исключении какого либо входного сигнала из множества входных сигналов, он не исключается из задачника полностью, а переводится в комментарии.

2.3.4.                       Предобработанные данные

Предобработанные данные – это массив входных сигналов сети, полученный из входных данных после предобработки, выполняемой компонентом предобработчик. Хранение задачником этого массива необязательно. Каждый элемент массива предобработанных данных является действительным числом. Следует отметить, что любая нетривиальная предобработка, как правило, изменяет длину массива.

2.3.5.                       Правильные ответы

Правильные ответы – массив ответов, которые должна выдать обученная нейронная сеть при решении примера. Этот массив необходим при обучении сетей с учителем. При использовании других видов сетей хранение задачником этого массива необязательно. Элементами массива ответов могут быть как числа, так и поля с ограниченным набором состояний. В первом случае будем говорить о задаче аппроксимации функции, а во втором – о задаче классификации объектов.

2.3.6.                       Полученные ответы

Полученные ответы – массив ответов, выданных сетью при решении примера. Для задачника хранение этой части примера не обязательно.

2.3.7.                       Оценки

Оценки – массив оценок, полученных сетью за решение всех подзадач примера (число подзадач равно числу ответов примера). Хранение этого массива задачником не обязательно.

2.3.8.                       Вес примера

Вес примера – скалярный параметр, позволяющий регулировать интенсивность участия примера в процессе обучения. Для не обучаемых нейронных сетей вес примера может использоваться для учета вклада данных примера в формируемую карту связей. Применение весов примеров зависит от типа используемой сети.

2.3.9.                       Достоверность ответа

При составлении задачника ответы довольно часто получаются как результат измерения или путем логических выводов в условиях нечеткой информации (например, в медицине). В этих случаях одни ответы имеют большую достоверность, чем другие. Некоторые способы построения оценки или формирования карты связей нейронной сети позволяют использовать эти данные. Достоверность ответа является массивом, поскольку ответ каждой подзадачи данного примера может иметь свою достоверность. Каждый элемент массива достоверностей ответов является действительным числом от нуля до единицы.

2.3.10.                 Уверенность в ответе

При использовании некоторых видов оценки (см. главу «Оценка и интерпретатор ответа») интерпретатор ответа способен оценить уверенность сети в полученном ответе. Массив коэффициентов уверенности сети в ответах (для каждого ответа свой коэффициент уверенности) может оказаться полезным для пользователя. Каждый элемент массива коэффициентов уверенности в ответе является действительным числом от нуля до единицы.

Все перечисленные выше массивы можно разбить на четыре типа по структуре:

·        Входные данные. Таких массивов обычно два – массив описания полей данных (содержит описание полей данных: имя поля, его тип и возможно некоторую дополнительную информацию) и собственно массив данных. Причем каждый пример имеет свой массив данных, но массив описания полей данных один для всех примеров задачника. Эти массивы имеют одинаковое число элементов, и их элементы попарно соответствуют друг другу.

·        Массив ответов. При обучении с учителем, в задачнике есть, по крайней мере, два массива этого вида – массив описания полей ответов и массив правильных ответов. Кроме того, возможно хранение в задачнике массивов вычисленных ответов, достоверности ответов и уверенности в ответе. Массив описания полей ответов – один для всех примеров задачника. Все остальные массивы данного типа хранятся по одному экземпляру каждого массива на пример.

·        Массив комментариев. Таких массивов обычно только два – массив описания полей комментариев и массив комментариев. Массив описания полей комментариев – один на весь задачник, а массив комментариев – один на пример.

Рис. 1. Схема данных задачника.

На рис. 1 приведено схематическое устройство задачника. Такое представление данных позволяет гибко использовать память. Однако следует учесть, что часть полей может переходить из одного массива в другой. Например, при исключении одного входного данного из использования (см. главу «Контрастер»), соответствующее ему поле переходит из массива входных данных в массив комментариев.

2.4.               Запросы к компоненту задачник

В этом разделе описаны все запросы, выполняемые компонентом задачник в виде процедур и функций. При описании используется синтаксис языков Object Pascal и С. В Паскаль варианте приведены заголовки функций и процедур. В С варианте – прототипы функций. Большинство запросов, реализуется в виде функций, сообщающих о корректности завершения операции.

Предполагается возможность одновременной работы нескольких сеансов одного задачника. Например, допускается редактирование задачника и одновременное обучение сети по тому же задачнику.

Все запросы к компоненту задачник можно разбить на следующие группы.

1.     Чтение и запись задачника.

2.     Начало и конец сеанса.

3.     Перемещение по примерам.

4.     Определение, получение и изменение данных.

5.     Окраска примеров.

6.     Установление структуры Задачника.

7.     Добавление и удаление примеров.

8.     Обработка ошибок.

2.4.1.                       Чтение и запись задачника

К этой группе запросов относятся запросы, работающие со всем задачником в целом. Эти запросы считывают задачник, сохраняют задачник на диске или выгружают ранее считанный или созданный задачник.

2.4.1.1.   Прочитать задачник (tbAdd)

Описание запроса:

Pascal:

Function tbAdd( CompName : PString ) : Logic;

C:

Logic tbAdd( PString CompName )

Описание аргумента:

CompName – указатель на строку символов, содержащую имя файла задачника.

Назначение – служит для считывания задачника.

Описание исполнения.

1.     Если Error <> 0, то выполнение запроса прекращается.

2.     Если в данный момент считан задачник, то генерируется запрос tbDelete. Если запрос tbDelete завершается неуспешно, то генерируется внутренняя ошибка 104 – попытка считывания задачника при открытых сеансах ранее считанного задачника. Управление передается обработчику ошибок. Выполнение запроса прекращается.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76



2012 © Все права защищены
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.