В работе [6] развит метод быстрого обучения подобных систем. В этом методе при вычислении величины шага распределение Больцмана заменяется на распределение Коши. Распределение Коши имеет более длинные «хвосты», увеличивая тем самым вероятность больших шагов. В действительности распределение Коши имеет бесконечную (неопределенную) дисперсию. С помощью такого простого изменения »

Этот стохастический метод непосредственно применим к обучению искусственных нейронных сетей:
1. Определить переменную Т, представляющую искусственную температуру. Придать Т большое начальное значение.
2. Предъявить сети множество входов и вычислить выходы и целевую функцию. »

Стохастические методы
Стохастические методы полезны как для обучения искусственных нейронных сетей, так и для получения выхода от уже обученной сети. Стохастические методы обучения приносят большую пользу, позволяя исключать локальные минимумы в процессе обучения. Но с ними также связан ряд проблем.
Использование стохастических методов для получения выхода от уже обученной сети рассматривалось в работе [2] и обсуждается нами в гл. 6. Данная глава посвящена методам обучения сети.
Искусственная нейронная сеть обучается посредством некоторого процесса, модифицирующего ее веса. Если обучение успешно, то предъявление сети множества входных сигналов приводит к появлению желаемого множества выходных сигналов. Имеется два класса обучающих методов: детерминистский и стохастический.
Детерминистский метод обучения шаг за шагом осуществляет процедуру коррекции »

Роберт Хехт-Нильсон, создатель сети встречного распространения (СВР), осознавал ее ограничения: «СВР, конечно, уступает обратному распространению в большинстве приложений, связанных с сетевыми отображениями. Ее преимущества в том, что она проста и дает хорошую статистическую модель для своей среды входных векторов».
К этому можно добавить, что сеть встречного распространения быстро обучается, и »

ПРИЛОЖЕНИЕ: СЖАТИЕ ДАННЫХ
В дополнение к обычным функциям отображения векторов встречное распространение оказывается полезным и в некоторых менее очевидных прикладных областях. Одним из наиболее интересных примеров является сжатие данных.
Сеть встречного распространения может быть использована для сжатия данных перед »

Сеть встречного распространения целиком. В режиме нормального функционирования предъявляются входные векторы Х и Y, и обученная сеть дает на выходе векторы X’ и Y’, являющиеся аппроксимациями соответственно для Х и Y. Векторы Х и Y предполагаются здесь нормализованными единичными векторами, следовательно, порождаемые на выходе векторы также будут иметь тенденцию быть »

Слой Гроссберга обучается относительно просто. Входной вектор, являющийся выходом слоя Кохонена, подается на слой нейронов Гроссберга, и выходы слоя Гроссберга вычисляются, как при нормальном функционировании. Далее, каждый вес корректируется лишь в том случае, если он соединен с нейроном Кохонена, имеющим ненулевой выход. Величина коррекции веса пропорциональна разности между весом и »

Слой Кохонена классифицирует входные векторы в группы схожих. Это достигается с помощью такой подстройки весов слоя Кохонена, что близкие входные векторы активируют один и тот же нейрон данного слоя. Затем задачей слоя Гроссберга является получение требуемых выходов.
Обучение Кохонена является самообучением, протекающим без учителя. »