Модель нейросети
| Входные данные: | Однослойная нейросеть с двумя входами, состоящая из 10 нейронов (инструмент Модель нейросети).
Коэффициенты обучения: alpha0 = 0.0500 alpha1 = 1.6000 alpha2 = 0.1000 alpha3 = 5.0000 dAlpha = 0.0010 Было задано 10 обучающих паттернов, распределенных в 2 удаленные друг от друга группы в параметрическом пространстве. |
| Цель эксперимента:
|
Показать способность слоя Кохонена эффективно распределить нейроны для классификации всей обучающей выборки |
| Ход эксперимента: | В начале обучения все нейроны расположились в центре масс обоих групп обучающих паттернов, затем разделились на две группы, соответствующие группам обучающей выборки, и т.д. |
| Результат: | В конце обучения нейроны действовали независимо друг от друга, «найдя» все обучающие паттерны. |
| Выводы: | Процесс последовательного разделения групп нейронов позволяет нейросети эффективно обучаться выборке, неравномерно распределенной в параметрическом пространстве. Правило «желания работать» позволяет избежать потери нейронов. |
