Приведем два примера нелокальных оценки.
Кинетическая оценка для задачи классификации. Пусть в обучающее множество входят примеры k классов. Требуется обучить сеть так, чтобы в пространстве выходных сигналов множества примеров разных классов были попарно линейно разделимы.
Пусть сеть выдает N выходных сигналов. Для решения задачи достаточно, чтобы в ходе обучения все точки в пространстве выходных сигналов, соответствующие примерам одного класса, собирались вокруг одной точки – центра концентрации класса, и чтобы центры концентрации разных классов были как можно дальше друг от друга. В качестве центра концентрации можно выбрать барицентр множества точек, соответствующих примерам данного класса.
Таким образом, функция оценки должна состоять из двух компонентов: первая реализует притяжение между примерами одного класса и барицентром этого класса, а вторая отвечает за отталкивание барицентров разных классов. Обозначим точку в пространстве выходных сигналов, соответствующую m-му примеру, через , множество примеров i-го класса через , барицентр точек, соответствующих примерам этого класса, через (), число примеров в i-ом классе через , а расстояние между точками a и b через . Используя эти обозначения, можно записать притягивающий компонент функции оценки для всех примеров i-го класса в виде:
Функция оценки обеспечивает сильное притяжение для примеров, находящихся далеко от барицентра. Притяжение ослабевает с приближением к барицентру. Компонент функции оценки, отвечающий за отталкивание барицентров разных классов, должен обеспечивать сильное отталкивание близких барицентров и ослабевать с удалением барицентров друг от друга. Такими свойствами обладает гравитационное отталкивание. Используя гравитационное отталкивание можно записать второй компонент функции оценки в виде: . Таким образом, оценку, обеспечивающую сближение точек, соответствующих примерам одного класса, и отталкивание барицентров, можно записать в виде:
Вычислим производную оценки по j-му выходному сигналу, полученному при решении i-го примера. Пусть i-ый пример принадлежит l-му классу. Тогда производная имеет вид:
Эту оценку будем называть кинетической. Существует одно основное отличие этой оценки от всех других, ранее рассмотренных, оценок для решения задач классификации. При использовании традиционных подходов, сначала выбирают интерпретатор ответа, затем строят по выбранному интерпретатору функцию оценки, и только затем приступают к обучению сети. Для кинетической оценки такой подход не применим. Действительно, до того как будет закончено обучение сети невозможно построить интерпретатор. Кроме того, использование кинетической оценки, делает необходимым обучение сети решению всех примеров обучающего множества одновременно. Это связанно с невозможностью вычислить оценку одного примера. Кинетическая оценка, очевидно, не является локальной: для вычисления производных оценки по выходным сигналам примера необходимо знать барицентры всех классов, для вычисления которых, в свою очередь, необходимо знать выходные сигналы, получаемые при решении всех примеров обучающего множества.
Интерпретатор для кинетической оценки строится следующим образом. Для построения разделителя i-го и j-го классов строим плоскость, перпендикулярную к вектору Уравнение этой плоскости можно записать в виде
.
Для определения константы D находим среди точек i-го класса ближайшую к барицентру j-го класса. Подставляя координаты этой точки в уравнение гиперплоскости, получаем уравнение на D. Решив это уравнение, находим величину . Используя ближайшую к барицентру i-го класса точку j-го класса, находим величину . Искомая константа D находится как среднее арифметическое между и . Для отнесения произвольного вектора к i-му или j-му классу достаточно подставить его значения в левую часть уравнения разделяющей гиперплоскости. Если значение левой части уравнения получается больше нуля, то вектор относится к j-му классу, в противном случае – к i-му.
Интерпретатор работает следующим образом: если для i-го класса все разделители этого класса с остальными классами выдали ответ i-ый класс, то окончательным ответом является i-ый класс. Если такого класса не нашлось, то ответ «не знаю». Ситуация, когда для двух различных классов все разделители подтвердили принадлежность к этому классу, невозможна, так как разделитель этих двух классов должен был отдать предпочтение одному из них.
Рассмотренный пример решения задачи с использованием нелокальной оценки позволяет выделить основные черты обучения с нелокальной оценкой:
1. Невозможность оценить решение одного примера.
2. Невозможность оценить правильность решения примера до окончания обучения.
3. Невозможность построения интерпретатора ответа до окончания обучения.
Этот пример является отчасти надуманным, поскольку его можно решить с использованием более простых локальных оценок. Ниже приведен пример задачи, которую невозможно решить с использованием локальных оценок.
Генератор случайных чисел. Необходимо обучить сеть генерировать последовательность случайных чисел из диапазона с заданными k первыми моментами. Напомним, что для выборки роль первого момента играет среднее значение, второго – средний квадрат, третьего – средний куб и так далее. Есть два пути решения этой задачи. Первый – используя стандартный генератор случайных чисел подготовить задачник и обучить по нему сеть. Этот путь плох тем, что такой генератор будет просто воспроизводить последовательность чисел, записанную в задачнике. Для получения такого результата можно просто хранить задачник.
Второй вариант – обучать сеть без задачника! Пусть нейросеть принимает один входной сигнал и выдает один выходной. При использовании сети выходной сигнал первого срабатывания сети (первое случайное число) будет служить входным сигналом для второго срабатывания сети и так далее.
Для построения оценки зададимся тремя наборами чисел: – необходимое значение i-го момента, – длина последовательности, на которой i-ый момент сгенерированной последовательности должен не более чем на отличаться от . – точность вычисления i-го момента.
Выборочная оценка совпадения i-го момента в сгенерированной последовательности на отрезке, начинающемся с j-го случайного числа, вычисляется по следующей формуле: где – выходной сигнал, полученный на l-ом срабатывании сети. Для оценки точности совпадения i-го момента в сгенерированной последовательности на отрезке, начинающемся с j-го случайного числа, воспользуемся оценкой числа с допуском :
Таким образом, при обучении сети генерации последовательности из N случайных чисел оценку можно записать в следующем виде:
Производная оценки по выходному сигналу l-го срабатывания сети можно записать в следующем виде:
Используя эту оценку можно обучать сеть генерировать случайные числа. Удобство этого подхода к решению задачи обучения генератора случайных чисел в том, что можно достаточно часто менять инициирующий сеть входной сигнал, что позволит сети генерировать не одну, а много различных последовательностей, обладающих всеми необходимыми свойствами.
При использовании предложенной оценки нет никаких гарантий того, что в генерируемой сетью последовательности не появятся сильно скоррелированные подпоследовательности. Для удаления корреляций можно модифицировать оценку так, чтобы она возрастала при появлении корреляций. Рассмотрим две подпоследовательности длинны L, первая из которых начинается с , а другая с . Коэффициент корреляции этих последовательностей записывается в виде:
В этой формуле приняты следующие обозначения: - среднее по последовательности, начинающейся с ; – средний квадрат последовательности начинающейся с . Вычисление такого коэффициента корреляции довольно долгий процесс. Однако вместо выборочных моментов в формулу можно подставить значения моментов, которые последовательность должна иметь. В этом случае формула сильно упрощается:
Добавку для удаления корреляций последовательностей длиной от до и смещенных друг относительно друга на смещения от до можно записать в виде:
При необходимости можно ввести и другие поправки, учитывающие требования к генератору случайных чисел.
При использовании нейронных сетей для решения различных задач возникает необходимость получать от сети не один ответ, а несколько. Например, при обучении сети решению задачи диагностики отклонений в реакции на стресс нейронная сеть должна была определить наличие или отсутствие тринадцати различных патологий. Если одна сеть может выдавать только один ответ, то для решения задачи необходимо задействовать тринадцать сетей. Однако в этом нет необходимости. Поскольку каждый ответ, который должна выдавать сеть, имеет только два варианта, то можно использовать для его получения классификатор на два класса. Для такого классификатора необходимо два выходных сигнала. Тогда для решения задачи достаточно получать 26 выходных сигналов: первые два сигнала – для определения первой патологии, третий и четвертый – для второй и так далее. Таким образом, интерпретатор ответа для этой задачи состоит из тринадцати интерпретаторов, а оценка из тринадцати оценок. Более того, нет никаких ограничений на типы используемых интерпретаторов или оценок. Возможна комбинация, например, следующих ответов.
1. Число с допуском.
2. Классификатор на восемь классов.
3. Случайное число.
При использовании таких составных оценок и интерпретаторов каждый из этих компонентов должен следить за тем, чтобы каждая частная оценка или интерпретатор получали на вход те данные, которые им необходимы.
Запросы к компоненту интерпретатор ответа можно разбить на пять групп:
1. Интерпретация.
2. Изменение параметров.
3. Работа со структурой.
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
