Обучение CPN-сети складывается из двух процессов адаптации. На первом этапе весовые векторы слоя Кохонена настраиваются ... - Большая Энциклопедия Нефти и Газа



Выдержка из книги Бестенс Д.Э. Нейронные сети и финансовые рынки


Обучение CPN-сети складывается из двух процессов адаптации. На первом этапе весовые векторы слоя Кохонена настраиваются так, чтобы моделировать распределение входных векторов. Очевидно, что этот процесс является процессом самостоятельной адаптации. При этом точность аппроксимации будет гарантирована только тогда, когда набор обучающих примеров будет статистически представительным ( репрезентативным) для области, на которой действует отображение. Второй адаптационный процесс является несамостоятельным. Он начинается после того, как произошло обучение слоя Кохонена. Происходит настройка весов выходного слоя Гроссберга на примерах с заданным выходом.

(cкачать страницу)

Смотреть книгу на libgen

Обучение CPN-сети складывается из двух процессов адаптации. На первом этапе весовые векторы слоя Кохонена настраиваются так, чтобы моделировать распределение входных векторов. Очевидно, что этот процесс является процессом самостоятельной адаптации. При этом точность аппроксимации будет гарантирована только тогда, когда набор обучающих примеров будет статистически представительным ( репрезентативным) для области, на которой действует отображение. Второй адаптационный процесс является несамостоятельным. Он начинается после того, как произошло обучение слоя Кохонена. Происходит настройка весов выходного слоя Гроссберга на примерах с заданным выходом.