Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Пакет CLAB использовался для решения задачи предсказания результата выборов президента США. Входные сигналы в этой задаче представлялись в виде ответов на 12 различных вопросов. Эти вопросы касаются экономической и политической ситуации и социальных условий во время выборов, а также личностей кандидатов на пост президента. Выходные сигналы показывали, к какой партии принадлежал победитель выборов — к партии, которая является правящей в настоящий момент, или к оппозиционной. В качестве обучающей выборки использовались результаты выборов с 1860 по 1980 годы.

В ходе обучения было обнаружено, что хуже всего нейросеть обучалась предсказывать результаты выборов 1892, 1880 и 1896 годов.

Кроме этого, были проведены следующие эксперименты. В качестве первоначальной обучающей выборки использовались примеры с результатами двух первых выборов. Примеры с последующими выборами предъявлялись нейросети для классификации. Те примеры, для которых были получены правильные выходные сигналы, включались в обучающую выборку, и вся процедура повторялась. Заканчивалась эта процедура в том случае, когда нейросеть не могла дать правильного ответа ни для одного из оставшихся примеров. В результате серии таких экспериментов были получены группы примеров. Они отличались между собой, но все они содержали те три примера, которые были выделены ранее как наиболее "труднообучаемые".

Таким образом, в ходе обучения нейросети возник вопрос: почему нейросеть упорно предсказывает для некоторых выборов не тот результат, что имел место в действительности? Этот вопрос следует, очевидно, адресовать историкам, для которых он может оказаться темой интересного исследования.

Этот пример показывает, что в процессе обучения нейросети для решения конкретной задачи могут возникать качественно новые задачи. В их основе лежат некоторые отношения между объектами исследования, которые удается установить при помощи нейросети.

Классификация объектов

После завершения процесса обучения нейросеть готова к работе. Ей можно предъявлять для классификации наборы входных сигналов, описывющие некоторые объекты. Но в отличие от примеров задачника, для которых указывался класс объекта, здесь класс объекта неизвестен, и его должна определить нейросеть.

В пакете CLAB для классификации служит программа tester. Сначала она предлагает пользователю выбрать имя файла, содержащего карту синапсов, и имя ptn-файла. Затем программа генерирует нулевые значения для входных сигналов и классифицирует такой объект. На экране, как и всякий раз после тестирования, появляется такая же картинка, как при работе программы Teacher, — крестик, соответствующий выходным сигналам, и оценки. Поскольку пример рассматривается один, а высвечиваются две оценки, поясним, как их трактовать. Красным цветом высвечивается оценка, соответствующая ситуации, в которой данный пример считается принадлежащим к классу «красных», синим цветом — к классу синих.

В нижней части экрана высвечивается указание "press any key" ("нажать любую клавишу"). После того, как пользователь нажмет любую клавишу, программа предложит ввести значения входных сигналов. При этом, как и при составлении задачника, на экране высвечиваются окно NEURON с именами входных сигналов и окно VALUE с их значениями. Кроме этого, высвечиваются еще два окна: одно с надписью "to red" ("к красным"), другое — "to blue" ("к синим"). Они предназначены для так называемых улучшателей. О том, что они собой представляют и для чего нужны, будет подробно рассказано дальше.

Значения входных сигналов, как и для задачника, вводятся в окне VALUE. После того, как всем входным сигналам присвоены нужные значения, следует нажать клавишу «пробел». Тогда программа определит класс данного объекта и представит информацию об этом в виде, описанном выше. Заметим, что если крестик попадает в левую нижнюю часть квадрата, то он изображается красным цветом, если в правую верхнюю — синим.

Ознакомившись с результатами тестирования, можно вновь перейти к вводу значений входных сигналов, нажав любую клавишу. Всю описанную здесь процедуру пользователь может повторять столько раз, сколько потребуется.

Дополнительные возможности нейросети