При построении входного слоя необходимо
При построении входного слоя необходимо учитывать не только текущие показатели, но и динамику изменения рейтинга за прошлые периоды времени. Выходной слой должен отражать не только рейтинг, но и экспертные рекомендации, а также другие решения и выводы.
Целесообразен простейший вид обучения — построение базы знаний, который соответствует концепции создания нейросети «под задачу»: непосредственное введение связей оператором исследователем «вручную» — от рецепторов к нейронам выходного слоя в соответствии с причинно следственными связями. Тем самым сеть создается уже обученной.
Тогда передаточная функция тоже будет простейшей и основанной на суммировании величин возбуждения на входе нейрона, умноженных на вес связи:
Задание веса связей га по сравнению с грубым заданием всех весов, равных единице, целесообразнее в связи с возможным желанием оператора или эксперта в разной степени учитывать влияние различных показателей.
Порог h отсекает заведомо неприемлемые выводы, упрощая дальнейшую обработку (например, нахождение среднего). Коэффициент приведения
Принятые выше допущения позволяют оперативно вводить изменения и уточнения оператором — экспертом — пользователем, развивать сеть, вводя новые факторы и учитывая опыт. Для этого оператору достаточно, щелкнув мышью, выделить рецептор, а затем нейрон выходного слоя и связь установлена! Осталось только приблизительно назначить вес введенной связи из диапазона (0,1).
Здесь следует сделать Очень Важное Замечание (ОВЗ), касательно всего материала книги и предназначенное очень внимательному читателю.
Ранее, рассматривая обучение, мы четко классифицировали исходные эталонные ситуации, принимая достоверность каждого компонента, равной единице. Проводя затем трассировку и прокладывая динамические пути возбуждения, мы также полагали веса связей, равными единице (или некоторому максимальному постоянному значению). Но ведь учитель сразу может получить дополнительную степень свободы, принимая во внимание факторы в той степени и с теми весами, которые он задаст! Сделаем допущение, что разные факторы в разной степени влияют на результат, и такое влияние заложим на этапе обучения принудительно.
Например, известно, что накануне войны население в огромном количестве закупает мыло, спички и соль. Значит, наблюдая за этим фактором, можно прогнозировать скорое начало войны. Создавая нейросеть для анализа исторических или социальных событий, следует выделить один или несколько рецепторов, возбуждение которых соответствует разному уровню закупок мыла, соли и спичек одновременно. Возбуждение этих рецепторов должно передаваться, влиять (наряду с другими факторами) на степень возбуждения нейрона выходного слоя, соответствующего заявлению «Скоро война!».
