Типы обучения нейросети

Ошибка сети зависит, как уже говорилось, от конфигурации сети - совокупности всех ее синаптических весов. Но эта зависимость не прямая, а опосредованная. Ведь непосредственные значения весов скрыты от внешнего наблюдателя. Для него сеть - своего рода черный ящик, и оценивать ее работу он может лишь основываясь на ее поведении, т.е. на том, каковы значения выходов сети при данных входах. Иными словами, в общем виде функция ошибки имеет вид:

.

Здесь - набор примеров (т.е. пар входов-выходов), на которых обучается нейросеть, а - реальные значения выходов нейросети, зависящие от конкретных значений ее синаптических весов. Такой способ обучения, когда действительный выход нейросети сравнивают с эталонным, называют обучением с учителем.

Иногда выходная информация известна не полностью. Например, вместо эталонных ответов известно лишь хуже или лучше данная конфигурация сети справляется с задачей (вспомним детскую игру “холоднее-горячее” или лабораторную мышь в лабиринте с лакомствами и электрошоком). Этот тип обучения называют обучением с подкреплением (reinforcement learning).

Вообще говоря, возможен и такой режим обучения, когда желаемые значения выходов вообще неизвестны, и сеть обучается только на наборе входных данных :

.

Такой режим обучения сети называют обучением без учителя. В этом случае сети предлагается самой найти скрытые закономерности в массиве данных. Так, избыточность данных допускает сжатие информации, и сеть можно научить находить наиболее компактное представление таких данных, т.е. произвести оптимальное кодировние данного вида входной информации.

Таблица 5. Сравнение режимов обучения нейросетей

С практической точки зрения, "помеченные" данные зачастую дороги и не столь многочисленны, как "непомеченные" , например, в случае, когда "учителем" является человек - эксперт. В силу этого обстоятельства на таких данных можно обучить лишь относительно простые и компактные нейросети. Напротив, нейросети, обучаемые без учителя часто используют для переработки больших массивов "сырых" данных - в качестве предобрабатывающих фильтров. Указанное различие, однако, исчезает, когда данные естественным образом распадаются на входы-выходы, например при предсказании временных рядов, где следующее значение ряда является выходом, а предыдущие несколько значений - соответствующими входами обучаемой нейросети.