Введение в сети встречного распространения
По своим возможностям сети встречного распространения превосходят возможности однослойных сетей. Время же их обучения, по сравнению с обратным распространением, может уменьшаться в сто раз. Встречное распространение не настолько общее, как обратное распространение, но оно может давать решение в тех приложениях, где долгая обучающая процедура невозможна. Будет показано, что, помимо преодоления ограничений других сетей, встречное распространение
обладает собственными интересными и полезными свойствами.
Во встречном распространении объединены два хорошо известных алгоритма: самоорганизующаяся карта Кохонена и звезда Гроссберга. При этом появляются свойства, которых нет ни у одного из них в отдельности.
Методы, которые, подобно встречному распространению, объединяют различные сетевые парадигмы как строительные блоки, могут привести к сетям, более близким по архитектуре к мозгу, чем любые другие однородные структуры. Похоже, что в естественном мозге именно каскадные соединения модулей различной специализации позволяют выполнять требуемые вычисления.
Сеть встречного распространения функционирует подобно столу справок, способному к обобщению. В процессе обучения входные векторы ассоциируются с соответствующими выходными векторами; они могут быть двоичными, состоящими из нулей и единиц, или непрерывными. Когда сеть обучена, приложение входного вектора приводит к требуемому выходному вектору. Обобщающая способность сети позволяет получать правильный выход даже при приложении входного вектора, который является неполным или слегка неверным. Таким образом, возможно использовать данную сеть для распознавания образов, восстановления образов и усиления сигналов.
