Обучение и самообучение. Адаптация и обучение | MetodPro.ru

Реклама на сайте

Обучение и самообучение. Адаптация и обучение


Если бы удалось подметить некоторое всеобщее свойство, не зависящее ни от природы образов, ни от их изображений, а определяющее лишь их способность к разделимости, то на ряду с обычной задачей обучении распознаванию с использованием информации о принадлежности каждого объекта из обучающей последовательности тому или иному образу можно было бы поставить другую классификационную задачу – так называемую задачу обучения без учителя.

Задачу такого рода на описательном уровне можно сформулировать следующим образом: системе одновременно или последовательно предъявляются объекты без каких либо указаний об их принадлежности к образам. Входное устройство системы отображает множество объектов на множество изображений и использую некоторые, заложенной в нем заранее, свойство разделимости образов, производит самостоятельную классификацию этих объектов. После такого процесса самообучения, система должна приобрести способность к распознаванию не только уде знакомых объектов (объектов из обучающей последовательности), но и тех, которые ранее не предъявлялись. Процессом самообучения некоторой системы называется такой процесс, в результате которого эта система без подсказки учителя приобретает способность к выработке одинаковых реакций на изображения объектов одного и того же образа и различных реакций на изображения различных образов. Роль учителя при этом состоит лишь в подсказке системе некоторого объективного свойства, одинакового для всех образов и определяющего способность к разделению множеств объектов на образы. Оказывается, таким объективным свойством является свойство компактности образов. Взаимное расположение точек в выбранном пространстве уже содержит информацию о том, как следует разделить множество точек. Эта информация и определяет то свойство разделимости образов, которое оказывается достаточным для самообучения системы распознаванию образов. Большинство известных алгоритмов самообучения способны выделять только абстрактные образы, т.е. компактные множества в заданных пространствах. Различие между ними состоит в формализации понятия компактности. Однако это не снижает, а иногда и повышает, ценность алгоритмов самообучения, т.к. часто сами образы заранее никем не определены, а задача состоит в том, чтобы определить какие подмножества изображений в заданном пространстве представляют собой образы. Примером такой постановки задачи являются социологические исследования, когда по набору вопросов выделяются группы людей. В таком понимании задачи алгоритмы самообучения генерируют заранее неизвестную информацию о существовании в заданном пространстве образов, о которых ранее никто не имел никакого представления.

Кроме того, результат самообучения характеризует пригодность выбранного пространства для конкретной задачи обучения распознаванию. Если абстрактные образы. Выделяемые в процессе самообучения совпадают с реальными, то пространство выбрано удачно. Чем сильнее абстрактные образы отличаются от реальных, тем «неудобнее» выбранное пространство для конкретной задачи.

Обучением обычно называют процесс выработки в некоторой системе той или иной реакции на группы внешних идентичных сигналов путем многократного воздействия на систему внешней корректировки. Механизм генерации этой корректировки практически полностью определяет алгоритм обучения.

Самообучение отличается от обучения тем, что здесь дополнительная информация о верности реакции системе не сообщается.

Адаптация – процесс изменение параметров и структуры системы, а возможно и управляющих воздействий на основе текущей информации с целью достижения определенного состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы.

Обучение – процесс, в результате которого система постепенно приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные совокупности внешних воздействий, а адаптация – подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества управления в условиях непрерывных изменений внешних условий.



Методические пособия

  • Системы автоматизированного проектирования
  • Социология молодёжи
  • Общая социология
  • Криптография
  • Проектирование трансляторов
  • Компьютерная графика
  • Моделирование систем
  • Информационная безопасность
  • Теория вычислительных процессов
  • Логические основы искусственного интелекта
  • Проектирование распределённых информационных систем