Основы проектирования систем искусственного интеллекта

         

в которых существует зависимость веса


Наиболее интересными коллективами распознающих ал­горитмов являются такие, в которых существует зависимость веса каждого решающего правила Rl от распознаваемого изображения. Например, вес решающего правила Rl может определяеться соотно­шением



                                                                                                (ф.  25)

 где Bl — область компетентности решающего правила Rl. Веса решающих правил выбираются так, что

                                                                                                                     (ф.  26)

для всех возможных значений X. Соотношение (ф.  25) означает, что решение коллектива определяется решением того решающего правила Ri, области компетентности которого принадлежит изоб­ражение объекта X. Такой подход представляет собой двухуров­невую процедуру распознавания. На первом уровне определяется принадлежность изображения той или иной области компетент­ности, а уже на втором — вступает в силу решающее правило, компетентность которого максимальна в найденной области. Решение этого правила отождествляется с решением всего кол­лектива. Основным этапом в такой организации коллективного решения является обучение распознаванию областей компетентности. Прак­тически постановкой этой задачи различаются правила органи­зации решения коллектива. Области компетентности можно ис­кать, используя вероятностные свойства правил коллектива, можно применить гипотезу компактности и считать, что одина­ковым правилам должны соответствовать компактные области, которые можно выделить алгоритмами самообучения. В про­цессе обучения сначала выделяются компактные множества и соответствующие им области, а затем в каждой из этих областей восстанавливается свое решающее правило. Решение такого пра­вила, действующего в определенной области, объявляется дикта­торским, т. е. отождествляется с решением всего коллектива.

В перцептроне каждый A-элемент может интерпретироваться как член коллектива.В процессе обучения все A-элементы при­обретают веса, в соответствии с которыми эти A-элементы участ­вуют в коллективном решении. Особенность каждого A-элемента состоит в том, что он действует в некотором подпространстве ис­ходного пространства, характер которого определяется связями между S- и A-элементами. Решение, получаемое на выходе перцептрона, можно интерпретировать как средневзвешенное реше­ние коллектива, состоящего из всех A-элементов.


Содержание  Назад  Вперед