Неокогнитрон

Привет всем! У меня к вам пара вопросов насчет алгоритма обучения неокогнитрона.

Из всего алгоритма я не понимаю только одного: что происходит в первом слое? Изменяются только веса синапсов? Просто, как я понял, возбужденных нейронов в первом слое нет. Но тогда вопрос: как могут возбудиться простые нейроны второго слоя, если в первом слое нет ни одного возбужденного комплексного нейрона?

В общем, я, наверно, пишу чушь, потому что не понимаю, что происходит в первом слое, кроме изменения весов синапсов...объясните, пожалуйста.

И еще вопрос. Прочитал во многих источниках, что количество нейронов с каждым слоем должно уменьшаться, чтоб в итоге охватить весь входной образ. Не понял только одного: каких нейронов должно становиться меньше(комплексных или простых) и на сколько меньше?

Заранее спасибо за ответы!

0

BlackSinker, Здесь, наверно, мне нужно просто сделать больше объектов в обучающей выборке. Чтоб распознавало независимо от того, где находится цифра на изображении. У вас видно, что цифра чуть влево от центра смещена.

Я вот эти картинки использовал (прикрепил).

Может быть, сегодня и исправлю этот косяк.

Вложения

Цифры для неокогнитрона.rar (88.8 Кб, 6 просмотров)

0

BlackSinker, А, или вы просто расширили окошко с изображением...если так, тогда без понятия. Сейчас у себя перепроверил, с первого раза распознало нуль, перевернутые четверку и девятку.

0

Вот

Миниатюры

     

0

Sh@dow777, и еще вот такой вопросик. Насколько я понял, обучаем мы сеть на цифрах, которые не имеют меток того, что именно это за цифра. Как на выходе сеть определяет какая это цифра? То есть если на выходе активируется 0й нейрон, значит ноль, 1й - еденица?

0

BlackSinker, Да, на каждом слое неокогнитрона ровно столько плоскостей нейронов всех типов, сколько и объектов в обучающей выборке. С каждым слоем количество нейронов в плоскостях уменьшается, и на последнем слое в комплексных плоскостях остается по одному комплексному нейрону. Номер плоскости на последнем слое, в которой находится наиболее возбужденный комплексный нейрон - и есть ответ. То есть, плоскость №0 - ответ 0, №1 - 1. И т.д.

Но у меня есть еще и перевернутые версии цифр. То есть, на четверку, к примеру, уйдет 4 плоскости. А на нуль - две. То есть, плоскость №0 или №1 - ответ 0, №2 или №3 - ответ 1.

0

Sh@dow777, то есть, если мы будем на вход нейросети подавать 100 разных версий еденицы, то нужно будет инициализировать 100 плоскостей? А если 101 версия еденицы не будет среди обучающей выборки, тогда сеть не сможет ее распознать? Наверное я Вам уже надоел со своими вопросами=).

0

BlackSinker, По идее, да, вы правы. Я просто сам не профессор в этой области Хотя мне это все интересно.

В статье написано - сколько образов собираетесь распознавать, сколько вариантов этих образов, столько и плоскостей должно быть в сети.

Хотя, если так подумать, то вариантов может быть огромное кол-во Ведь могут быть цифры (в том числе, и повернутые на определенный угол) и не на весь размер изображения. Поэтому кол-во плоскостей обычно очень большое, как я где-то читал.

0

0