Нейросеть в задаче идентификации по множеству признаков

Автор: | 17.03.2019

Статья на стадии разработки!!!

Постановка задачи

Ниже исследуются возможности решения задачи Идентификация на основе множества признаков с помощью нейронной сети (НС).

Распознающую систему представим в виде «чёрного ящика». У этого ящика есть n входов, на которые подаются значения признаков субъекта для распознавания x={x1,x2,…,xn} и k выходов y={y1,…,yk} (по числу претендентов для распознавания). Значение выходов — вещественные числа из диапазона [0…1].

Система считается правильно настроенной (обученной), если при подаче на входы признаков, соответствующих i-тому претенденту, значение i-того выхода равно 1, а всех остальных — 0.

На практике, такого результата добиться трудно и все выходы оказываются отличными от нуля. Тогда считается что номер выхода с максимальным значением и есть номер претендента, а близость этого значения к единице говорит о «степени уверенности» системы.

Однослойная сеть

Раскроем содержимое «чёрного ящика», представим его в виде однослойной сети с 3-мя нейронами.

В каждом из нейронов веса сигналов от признаков суммируются точно также, как описано в разделах Идентификация субъекта по сумме оценок признаков и Определение веса признаков на основе обучающей выборки.

d = w0 + w1 + … + wn

В НС результат d приводится к диапазону [0 … 1] при помощи нелинейной сигмоидальной функции y=S(d):

 

 

 

 

Полезные ссылки:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *