Интеллектуальные информационные системы


Многослойный персептрон


Каким же образом в многослойных (иерархических) нейронных сетях преодолевается принципиальное ограничение однослойных нейронных сетей, связанное с требованием линейной разделимости классов?

Часто то, что не удается сделать сразу, вполне возможно сделать по частям. Для этого изменяются задачи, решаемые слоями нейронной сети. Оказывается в 1-м слое не следует пытаться на основе первичных признаков, фиксируемых рецепторами, сразу идентифицировать классы, а нужно лишь сформировать линейно-разделимую систему вторичных признаков, которую уже во 2-м слое связать с классами (рисунок 76).

Рисунок 76. Двух-слойный персептрон [187]

В многослойной сети выходные сигналы нейронов предыдущего слоя играют роль входных сигналов для нейронов последующего слоя, т.е. нейроны предыдущего слоя выступают в качестве рецепторов для нейронов последующего слоя.

Связи между смежными слоями нейронов будем называть непосредственными, а связи между слоями, разделенными N промежуточных слоев, будем называть связями N-го уровня опосредованности. Непосредственные связи – это связи 0-го уровня опосредованности. Промежуточные слои нейронов в многослойных сетях называют скрытыми.

Персептрон переводит входной образ, определяющий степени возбуждения рецепторов, в выходной образ, определяемый нейронами самого верхнего уровня, которых обычно, не очень много. Состояния возбуждения нейронов на верхнем уровне иерархии сети характеризуют принадлежность входного образа к тем или иным классам.

Таким образом, многослойный персептрон – это обучае­мая распознающая система, реализую­щая корректируемое в процессе обу­чения линейное решающее правило в пространстве вторичных признаков, которые обычно являются фиксиро­ванными случайно выбранными ли­нейными пороговыми функциями от первичных признаков.

При обучении на вход персептрона поочередно подаются сигналы из обучающей выборки, а также указания о клас­се, к которому следует отнести данный сигнал. Обучение перцептрона заключается в коррекции весов при каждой ошиб­ке распознавания, т.


Начало  Назад  Вперед