Preview

Информатика

Расширенный поиск

Экстраполирующее обучение нейронных сетей

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается способ обучения нейронных сетей, согласно которому знания, содержащиеся в одной сети, используются для обобщения входных сигналов, соответствующих неизвестным ей классам, с целью обучения на них другой нейронной сети с более простой архитектурой. Исследуется возможность применения реакции выходного сигнала обученной системы распознавания рукописных символов на предъявляемые ей изображения отсутствующих в исходной обучающей выборке символов с целью обобщения и последующей экстраполяции этой реакции в однозначно интерпретируемый выход другой системы в процессе ее обучения распознаванию новых классов. Подобно тому как человек в процессе познания способен осваивать все более сложные понятия и быстрее обучаться новым знаниям в зависимости от объема уже усвоенной информации, а также сохранять в памяти знания, которые были получены ранее, предлагаемый способ позволяет использовать результат обобщения входного сигнала уже обученной системы для освоения новых знаний за более короткое время, а также повышать ее точность без необходимости повторения всего цикла обучения, а следовательно, без изменения усвоенных прежде знаний. Представленный способ может применяться для оптимизации процесса обучения систем распознавания, увеличения точности уже обученных систем, а также для переобучения или дообучения их распознаванию новых классов без необходимости повторного обучения на исходном обучающем множестве.

Об авторах

Я. А. Бурый
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Минск
Беларусь
ассистент кафедры электронно-вычислительных машин


Д. И. Самаль
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Минск
Беларусь
кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры электронных вычислительных машин


Список литературы

1. Хайкин, С. Нейронные сети. Полный курс / С. Хайкин. – М., СПб., Киев : Вильямс, 2006. – 1104 с.

2. Николенко, С. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / С. Николенко, А. Кадурин,

3. Е. Архангельская. – СПб. : Питер, 2018. – 480 с.

4. Головко, В. А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4 / В. А. Головко ; под ред. А. И. Галушкина. – М. : ИПРЖР, 2001. – 256 с.

5. База изображений «The MNIST database of handwritten digits» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http: //yann.lecun.com/exdb/mnist. – Дата доступа: 12.09.2018.

6. Монтгомери, Д. К. Планирование эксперимента и анализ данных : сокр. пер. с англ. В. А. Коптяева / Д. К. Монтгомери. – Л. : Судостроение, 1980. – 384 с.


Для цитирования:


Бурый Я.А., Самаль Д.И. Экстраполирующее обучение нейронных сетей. Информатика. 2019;16(1):86-92.

For citation:


Bury Y.A., Samal D.I. Extrapolating training of neural networks. Informatics. 2019;16(1):86-92. (In Russ.)

Просмотров: 116


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)