Схема обучения нейронной сети с учителем

Рассмотрим общую схему обучения нейронной сети в режиме по одиночным примерам, не останавливаясь на конкретных математических алгоритмах.

1. На стадии инициализации всем весовым коэффициентам присваиваются небольшие слу­чай­ные значения.

2. Из обучающей выборки берется текущий пример (изначально, первый) и его входные параметры (вектор входных сигналов) подаются на входы обучаемой НС. Обычно каждый входной параметр примера подается на один соответствующий входной синапс.

3. Сигналы возбуждения распространяются по всем нейронам всех слоев, изменяясь согласно законам функционирования сети. При этом вектор входных сигналов распространяется по связям между нейронами (прямое функционирование).

4. Фиксируются сигналы, выданные теми нейронами, которые считаются выходными.

5. Вычисляется оценка (ошибка), характеризующая различие между выданным сетью ответом и требуемым ответом, имеющимся в примере (целевым вектором). Оценка вычисляется с помощью соответствующей функции оценки. Чем меньше оценка, тем лучше распознан пример.

6. Если ошибка примера равна нулю, ничего не предпринимается. В противном случае на основании ошибки вычисляются поправочные коэффициенты для каждого синаптического веса матрицы связей, после чего производится подстройка синаптических весов (обратное функционирование).

7. Осуществляется переход к следующему примеру обучающей выборки, и операции 2-7 повторяются.

8. Расчет средней ошибки по всем обучающим примерам.

9. Проверка условия окончания обучения.

В каждом цикле обучения каждый пример имеет свою оценку. Кроме того, вычисляется суммарная оценка множества всех примеров обучающей выборки. Если после выполнения нескольких циклов она равна нулю, обучение считается законченным, в противном случае циклы повторяются.