Недостатки алгоритма

Несмотря на многочисленные успешные применения обратного распространения, оно не является панацеей. Больше всего неприятностей приносит неопределённо долгий процесс обучения. В сложных задачах для обучения сети могут потребоваться дни или даже недели, она может и вообще не обучиться. Причиной может быть одна из описанных ниже.

1. Звезды Гроссберга. Структура. Принцип работы.

Идеи, отраженные в исследованиях Стефана Гроссберга на заре биологической кибернетики, положены в основу многих последующих нейросетевых разработок. Поэтому мы начинаем наше рассмотрение иерархических архитектур с конфигураций входных и выходных звезд Гроссберга (S. Grossberg, 1969).

Нейрон в форме входной звезды имеет N входов X₁..X_N, которым соответствуют веса W₁..X_N, и один выход Y, являющийся взвешенной суммой входов. Входная звезда обучается выдавать сигнал на выходе всякий раз, когда на входы поступает определенный вектор. Таким образом, входная звезда является детектором совокупного состояния своих входов. Процесс обучения представляется в следующей итерационной форме:

Темп обучения a имеет начальное значение масштаба 0.1 и постепенно уменьшается в процессе обучения. В процессе настройки нейрон учится усредненным обучающим векторам.

Выходная звезда Гроссберга выполняет противоположную функцию - функцию командного нейрона, выдавая на выходах определенный вектор при поступлении сигнала на вход. Нейрон этого типа имеет один вход и M выходов с весами W1..M, которые обучаются по формуле:

Рекомендуется начать c b порядка единицы и постепенно уменьшать до нуля в процессе обучения. Итерационный процесс будет сходиться к собирательному образу, полученному из совокупности обучающих векторов.

Особенностью нейронов в форме звезд Гроссберга является локальность памяти. Каждый нейрон в форме входной звезды помнит "свой" относящийся к нему образ и игнорирует остальные. Каждой выходной звезде присуща также конкретная командная функция. Образ памяти связывается с определенным нейроном, а не возникает вследствие взаимодействия множества нейронов в сети.

1. Нейронная сеть Липпмана-Хемминга. Структура. Принцип работы.