Читать книгу PANN: Новая Технология Искусственного Интеллекта. Учебное пособие онлайн

Для обучения сети PANN был разработан принципиально иной подход: «Один нейрон – один имидж», при котором каждый нейрон обучается своему имиджу. При этом не возникает взаимных влияний разных нейронов, обучение становится быстрым и точным.

Обучение нейрона Progress некоторому образу сводится к тому, что дистрибьютор определяет уровень сигнала (в простейшем случае его амплитуду или величину по шкале RGB) и замыкает выключатель, соответствующий интервалу весов, в который попадает данная величина.

Рис. 4. Обученная однонейронная многоуровневая сеть PANN

Приведенная схема обучения нейрона Progress порождает ряд замечательных свойств сети PANN:

1. Обучение не требует вычислительных операций и поэтому происходит очень быстро.

2. Набор синаптических весов одного нейрона никак не зависит от других нейронов, и поэтому нейроны сети можно обучать как по отдельности, так и группами, а потом обученные нейроны или их группы объединять в сеть.

3. Сеть может доучиваться, то есть можно изменять, добавлять и убирать нужные нейроны в любое время, не влияя при этом на незатронутые данными изменениями нейроны.

4. Обученный нейрон-имидж может быть легко визуализирован с использованием простейших цветовых кодов, связывающих уровни включенных весов с яркостью или цветом пикселей.

2.3. ЗАБАВНЫЙ ПАРАДОКС PANN

На первый взгляд сеть PANN выглядит конструктивно сложнее, чем классические Искусственные Нейронные Сети. Но в действительности PANN проще.

Сеть PANN проще, потому что:

1. В нейроне Розенблатта есть фактор активации, то есть обработка полученного результата посредством нелинейной логистической (сигмовидной) функции, S-кривой и т. п. Без этого нельзя обойтись, но это усложняет нейрон Розенблатта и делает его нелинейным, что приводит к огромным проблемам при обучении. В отличие от него нейрон Progress строго линеен и никаких проблем не порождает.

2. В нейроне Progress имеется дополнительный элемент – дистрибьютор, представляющий собой несложное логическое устройство: демультиплексор. Оно переключает сигнал с одного входа на один из нескольких выходов. В нейроне Розенблатта веса – многобитовые ячейки памяти, допускающие хранение чисел в широком диапазоне, а в PANN могут использоваться простейшие ячейки (триггеры), способные хранить только числа – 1 и 0.