МЕТОД ЭКСТРАПОЛИРУЮЩЕГО ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Представлен метод обучения нейронных сетей, при использовании которого знания, содержащиеся в одной сети, используются для обобщения входных сигналов, соответствующих неизвестным ей классам, с целью обучении на них другой нейронной сети с более простой архитектурой.Исследуется возможность к использо...
Saved in:
| Format: | Article |
|---|---|
| Language: | Russian |
| Published: |
National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems
2019-03-01
|
| Series: | Informatika |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://inf.grid.by/jour/article/view/495 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Представлен метод обучения нейронных сетей, при использовании которого знания, содержащиеся в одной сети, используются для обобщения входных сигналов, соответствующих неизвестным ей классам, с целью обучении на них другой нейронной сети с более простой архитектурой.Исследуется возможность к использованию выходного сигнала обученной системы распознавания рукописных символов на предъявляемые ей изображения отсутствующих в исходной обучающей выборке символов с целью обобщения и последующей экстраполяции этой реакции в однозначно интерпретируемый выход другой системы в процессе её обучения на эти новые классы.Наподобие того, как человек в процессе познания способен осваивать всё более сложные понятия и быстрее обучаться новым знаниям в зависимости от уже усвоенной информации, а также при обучении новым данным - сохранять в памяти те, что получены ранее, данный метод позволяет использовать результат обобщения входного сигнала уже обученной системы для освоения новых знаний за более короткое время, а также повышать её точность без необходимости повторения всего цикла обучения, а следовательно – без изменения усвоенных прежде знаний.Представленный метод может применяться для оптимизации процесса обучения систем распознавания, увеличения точности уже обученных систем, а также для переобучения или дообучения их на новые классы без необходимости повторного обучения на исходное обучающее множество. |
|---|---|
| ISSN: | 1816-0301 2617-6963 |