Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Для создания нейросети при работе с пакетом CLAB пользователь сам указывает параметры нейросети (число нейронов и др., о чем далее будет рассказано подробно). В таких нейросетях общее число нейронов не должно превышать 64, при этом выходные сигналы снимаются с двух последних нейронов.

Каждому синапсу в нейросети поставлено в соответствие число, называемое весом синапса. Сигнал при прохождении через синапс умножается на его вес. Процесс обучения нейросети состоит в подборе весов синапсов. Они должны быть такими, чтобы после предъявления нейросети определенных входных сигналов получать требуемые выходные сигналы.

Таким образом, для обучения нейросети пользователь должен представить обучающую выборку, т. е. совокупность обучающих примеров. Она размещается в файле, называемом задачником.

Обучение производится путем минимизации целевой функции, штрафующей за отклонение выходных сигналов нейросети от требуемых значений. В пакете CLAB минимизация осуществляется при помощи метода, основанного на так называемой BFGS-формуле и являющегося разновидностью квазиньютоновских методов.

После завершения процесса обучения можно переходить непосредственно к решению задачи, стоящей перед пользователем. На этом этапе работы нейросети предъявляют наборы входных сигналов для классификации исследуемых объектов.

Для удобства работы с пакетом создается ptn-файл. Он представляет собой текстовый файл с расширением. ptn.

В ptn-файл вводится информация, описывающая структуру примера. Это число входных сигналов и их имена. Именем входного сигнала может служить его номер. Однако в конкретных задачах, как правило, каждому входному сигналу соответствует некоторая информация, например, текст вопроса, ответ на который и является входным сигналом. Эту информацию можно ввести в ptn-файл в качестве имени сигнала.

При вводе имени сигнала вначале указывается количество входных сигналов, объединенных этим именем. Его можно указать равным 0. В этом случае при работе редактора Editor, имеющегося в пакете CLAB, соответствующая строка с именем будет выводиться на экран, но ввода входного сигнала редактор не потребует. Это позволяет вводить комментарии или пользоваться длинными именами, не входящими в одну строку.

В ptn-файле указываются также имена двух классов — сначала «красного», а затем «синего». Каждое имя должно содержать не более 10 символов.

Кроме этого, в ptn-файл можно ввести дополнительную информацию для этапа обучения. Может оказаться, что в примерах, предъявляемых нейросети для классификации, информация о некоторых входных сигналах будет зачастую отсутствовать. Это может происходить по разным причинам. Например, ответы на некоторые вопросы могут быть неизвестны.

В пакете CLAB имеется средство для обучения нейросети решению задач с такими «дырами» в векторе входных сигналов — так называемый «дырокол». В этом случае следует имена таких входных сигналов пометить в ptn-файле звездочками.

Для обучения нейросети пользователь должен создать задачник, т. е. файл, в котором размещается обучающая выборка. В задачник не следует включать примеры с неопределенной принадлежностью к тому или другому классу, а также примеры с неполной информацией о векторе входных сигналов.

При составлении задачника можно пользоваться входящим в пакет редактором editor, который частично контролирует правильность составления задачника.

При работе с редактором на экране высвечиваются два окна — NEURON и VALUE, первое для имен входных сигналов, второе для их значений. В окне NEURON высвечиваются имена входных сигналов, содержащиеся в ptn-файле. Редактор генерирует номера входных сигналов и присваивает входным сигналам нулевые значения. Эти значения высвечиваются в окне VALUE. Пользователь может корректировать на экране содержимое окна VALUE, т. е. вводить нужные значения входных сигналов.

Кроме входных сигналов требуется указать класс примера. Для этого с клавиатуры вводится буква R для «красного» или L для «синего» примера. Класс текущего примера указывается во 2-й строке экрана в виде имени этого класса, заданного в ptn-файле. Если класс примера не указан, то Editor не включит его в задачник.

Если описанный способ составления задачника по каким-либо причинам не устраивает пользователя, то он может воспользоваться для этого другими имеющимися у него средствами. При этом структура задачника должна удовлетворять следующим требованиям.

Задачник должен быть организован по страницам. В начале каждой страницы в отдельной строке следует указать количество сначала «красных», потом «синих» примеров, расположенных на этой странице. Каждое из этих чисел должно быть не больше 20. После каждого примера в отдельной строке вводится буква R или L в зависимости от класса примера.

После составления задачника можно приступать к созданию нейросети и ее обучению.

В пакете CLAB имеется программа netgener, предназначенная для генерации нейросети. При обращении к ней она запрашивает имя файла для хранения параметров сети и карты синапсов, а затем просит ввести значения следующих параметров:

SIZE — количество нейронов сети;

TIME — число тактов времени от получения входных сигналов до выдачи результата;

CH — параметр характеристической функции;

STEP — начальный шаг движения по антиградиенту;

HIGH и LOW — параметры, определяющие уровни начальных значений весов синапсов.

Относительно значений вводимых параметров можно дать следующие рекомендации.

Очевидно, что значение параметра SIZE должно быть не меньше числа входных сигналов. Кроме того, оно должно быть не больше 64. Опыт показывает, что лучше задавать его по возможности меньшим. Можно порекомендовать задавать значение параметра SIZE равным сумме числа входных и выходных нейронов (т. е. на 2 большим, чем число входных сигналов).

Значение параметра TIME также лучше задавать по возможности меньшим. Можно задать его равным 3, а в случае необходимости увеличить.

Для параметра CH мы рекомендуем значения от 0,1 до 0,8. Следует заметить, что большие значения этого параметра требуют, как правило, больше времени на обучение, но при этом улучшаются предсказательные возможности нейросети. Другими словами, при малых значениях характеристики нейросеть легко «натаскивается» выдавать правильные ответы для входных векторов, встречавшихся ей в процессе обучения, но способность к экстраполяции на область примеров не включенных в задачник при этом хуже.

Значение параметра STEP можно задавать равным 0,005. В процессе счета программа сама подберет для него нужное значение.