Jednovrstvé neuronové sítě

(Hopfieldova, Kohonenova – učení, odezva, možné aplikace)

Základy viz Základní termíny neuronových sítí

Autoasociativní učení

Síť nastavuje váhy na svých neuronech dle trénovacích dat tak, aby při rozdílných vstupech excitovala různé neurony. Hledá tedy třídy či shluky.

Typy sítí

Maxnet

plně propojená síť, negativní váhy

po ustálení je jediná nenulová hodnota na neuronu, který měl původně nejvyšší hodnotu (odtud Maxnet)

odezva: vítězný neuron

Hopfield

plně propojená síť

autoasociativní učení

spoje mezi dvěma neurony mají totožnou váhu

v každém kroku se upravují váhy na hranách jako <m>{1/P} sum{p=1}{P}{i_{p i}i_{pj}}</m>

práh každého neuronu se upravuje tak, aby byl polovinou součtu všech vah na tomto neuronu

použití

shlukování

oprava dat

odezva: ustálí se v naučeném stavu, nebo v nesmyslném, pokud je vstup výrazně odlišný od všech trénovacích vzorků

Jednoduchá soutěživá síť

obsahuje jedinou Kohonenovu vrstvu

neurony spolu soutěží při každém vstupním vzorku

vítězný neuron určuje, do jakého shluku vzorek patří

s postupem času se snižuje efekt učení

učení

pro každý vzorek je nalezen neuron s váhami co nejbližšími vzorku

tyto váhy jsou poté tomuto vzorku ještě více přiblíženy

použití

klasifikace

odezva: excituje se jediný neuron, který určuje shluk či třídu

Kohonenovy mapy (SOM, Self Organizing Maps)

soutěživá síť, kde jsou upravovány i váhy topologických sousedů vítězného neuronu (v závislosti na vzdálenosti od vítěze)

nemusí být pouze lineární, neurony mohou být umístěny v mřížce, v prostoru, v různých útvarech, …

použití stejné jako soutěživá síť

větší rozlišovací síla, umí lépe reagovat na vícerozměrné vstupy a odhalovat vztahy v podmnožinách rozměrů

odezva: stejná jako u soutěživé sítě