Учебник по промышленной статистике


Нейронные сети - часть 46


Это действительно так для бинарного кодирования, но уже не так для кодирования 1-из-N. Можно сделать так, чтобы порог принятия был ниже порога отвержения, и наиболее решительной будет сеть, у которой порог принятия 0.0 , а порог отвержения 1.0. При такой, на первый взгляд странной настройке сети элемент с наивысшим уровнем активации будет определять класс вне зависимости от того, что происходит в других элементах. Вот точная схема действия алгоритма определения класса в пакете ST Neural Networks:
  • Выбирается элемент с наивысшим выходным сигналом. Если его выходной сигнал выше или равен порогу принятия, а выходные сигналы всех остальных элементов ниже порога отвержения, то в качестве ответа выдать класс, определяемый этим элементом.

При пороге принятия 0.0 выходной сигнал выигравшего элемента всегда будет принят, а при пороге отвержения 1.0 все остальные элементы неизбежно будут отвергнуты, и поэтому алгоритм сводится к простому выбору выигравшего элемента. Если же оба пороговых значения - принятия и отвержения - установить на уровне 0.5, сеть вполне может остаться в нерешительности (в случаях, когда у победителя результат ниже 0.5 или у кого-то из проигравших - выше 0.5).

Хотя для понимания описанной процедуры требуются определенные усилия, после того, как Вы к ней привыкнете, Вы сможете устанавливать для задачи различные тонкие условия. Например, уровни принятия/отвержения, равные 0.3/0.7 , означают следующее: "выбрать класс, соответствующий выигравшему элементу, при условии, что его выход был не ниже 0.3 и ни у какого другого элемента активация не превышала 0.7" - другими словами, для того, чтобы решение было принято, победитель должен показать заметный уровень активации, а проигравшие - не слишком высокий.

Все сказанное относится к механизму выбора класса для большинства типов сетей: MLP, RBF, линейных сетей и PNN (одно исключение: в PNN-сети нельзя использовать бинарное кодирование, и даже бинарные номинальные выходные переменные оцениваются с помощью кодирования 1-из-N ).


Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин