آموزش Unsupervised يا تطبيقي (Adaptive)

//آموزش Unsupervised يا تطبيقي (Adaptive)

آموزش Unsupervised يا تطبيقي (Adaptive)

  در مورد اين روش آموزش گفتيم كه شبكه‌ عصبي بدون در اختيار داشتن داده‌هاي خروجي، در معرض آموزش قرار مي‌گيرد. در واقع سيستم به تنهايي و بدون كمك خارجي بايد با توجه به شكل سيگنال‌هاي خروجي خود، درباره درستي و نادرستي آنها تصميم‌گيري نمايد. در دنياي واقعي شرايط بسيار زيادي وجود دارند كه در آنها مجموعه اطلاعات كافي براي آموزش دادن به سيستم فراهم نيستند. تحقيقات نظامي يكي از گرايش‌هايي است كه به اين موضوع توجه دقيقي دارد. به عنوان مثال گفته مي‌شود كه شرايط جنگي به دليل فراواني پارامترها و تكنيك‌هاي نظامي متغير و پيشرفت‌هاي تكنولوژي نظامي، از نمونه مواردي است كه در آنها به هيچ وجه نمي‌توان مجموعه داده‌هاي آموزشي كافي به دست آورد.در اين زمينه يكي از محققان شبكه‌هاي عصبي، به نام Tuevo Kohonen (از دانشگاه هلسينكي) فعاليتي جدي دارد. كوهنن با تحقيقات در ساختارهاي عصبي غيرمتعارف، به پژوهش در اين زمينه ادامه مي‌دهد. كوهنن، نرون‌هاي شبكه‌عصبي را فيلدهاي مختلفي تقسيم‌بندي مي‌كند. در روش كوهنن، نرون‌هاي هر فيلد “مرتب توپولوژيك” يا Topologically Ordered محسوب مي‌شوند (توپولوژي نام شاخه‌اي از رياضيات است كه در آن نگاشت از يك فضا به فضاي ديگر بدون تغيير مشخصه‌هاي هندسي، مورد بررسي قرار مي‌گيرد). گروه‌بندي‌هاي سه‌بعدي كه در ساختار مغز پستانداران يافت شده است، نمونه‌اي از مرتب‌سازي توپولوژيك محسوب مي‌شوند. كوهنن معتقد است كه فقدان ملاحظات توپولوژيك در مدل‌هاي عصبي امروزي، باعث مي‌شود كه شبكه‌هاي عصبي امروزي، مدل‌هاي ساده شده‌اي از شبكه‌هاي عصبي واقعي موجود در مغز محسوب شوند. در هر صورت اين حوزه از مبحث شبكه‌هاي عصبي، هنوز در مرحله تحقيقات آزمايشگاهي قرارداد و كاربرد واقعي نيافته است.

۱۳۹۲-۱۲-۵ ۰۰:۰۶:۴۶ +۰۳:۳۰اسفند ۵ام, ۱۳۹۲|Categories: عمومی|بدون ديدگاه

ثبت ديدگاه

پرداخت

1-پرداخت آنلاین
برای پرداخت آنلاین از لینک زیر استفاده کنید
پرداخت آنلاین
2- پرداخت آفلاین
برای پرداخت آفلاین مبلغ مورد نظر را به یکی از شماره کارت
6037997245888723بانک ملی