Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
Обучение нейронных сетей - это процесс настройки их параметров (весов связей) для решения конкретных задач. Существует несколько основных алгоритмов обучения:
- Метод обратного распространения ошибки. Наиболее популярный метод для обучения многослойных нейронных сетей. Основан на распространении ошибки прогноза сети от выходного слоя к входному и корректировке весов по этому сигналу ошибки с помощью градиентного спуска.
- Методы оптимизации. Для обучения используют готовые оптимизационные алгоритмы: градиентный спуск, сопряженные градиенты, метод Ньютона, байесовская оптимизация и др.
- Генетические алгоритмы. Имитируют биологическую эволюцию. Набор весов сети кодируется как "геном особи". За счет скрещивания и мутации геномов происходит поиск оптимальных весов.
- Метод множителей Лагранжа. Преобразует задачу обучения в задачу безусловной оптимизации с помощью введения множителей Лагранжа.
- Алгоритмы кластеризации. Например, самоорганизующиеся карты Кохонена позволяют обучать сети без учителя.
- Подкрепление. Используется в методах типа Q-обучения для подкрепления определенных весов на основе вознаграждения из среды.
Выбор конкретного алгоритма зависит от архитектуры и типа нейронной сети, особенностей задачи и объема обучающих данных. Комбинация разных алгоритмов часто дает лучшие результаты. Например, предобучение методом обратного распространения с последующей байесовской оптимизацией весов. Правильный подбор алгоритма обучения - ключевой фактор в создании эффективных нейронных сетей.