Таблица 2
| Входной сигнал | Нейрон типа S>1 | Нейрон типа S>2 |
|---|
| c=0.1 | c=0.5 | c=1 | c=2 | c=0.1 | c=0.5 | c=1 | c=2 |
|---|
| 250 (0.83) | 0.52074 | 0.60229 | 0.69636 | 0.84024 | 0.89286 | 0.62500 | 0.45455 | 0.29412 |
| 275 (0.91) | 0.52273 | 0.61183 | 0.71300 | 0.86057 | 0.90164 | 0.64706 | 0.47826 | 0.31429 |
| 300 (1.0) | 0.52498 | 0.62246 | 0.73106 | 0.88080 | 0.90909 | 0.66667 | 0.50000 | 0.33333 |
Сигналы, приведенные в табл. 2 различаются намного сильнее соответствующих сигналов из табл. 1. Таким образом, необходимо заранее позаботиться о масштабировании и сдвиге сигналов, чтобы максимально полно использовать диапазон приемлемых входных сигналов. Опыт использования нейронных сетей с входными синапсами свидетельствует о том, что в подавляющем большинстве случаев предварительное масштабирование и сдвиг входных сигналов сильно облегчает обучение нейронных сетей. Если заранее произвести операции масштабирования и сдвига входных сигналов, то величины выходных сигналов нейронов даже при отсутствии входных синапсов будут различаться еще сильнее (см. табл. 3).
Таблица 3
| Входной сигнал | Нейрон типа S>1 | Нейрон типа S>2 |
|---|
| c=0.1 | c=0.5 | c=1 | c=2 | c=0.1 | c=0.5 | c=1 | c=2 |
|---|
| 250 (-1) | 0.47502 | 0.37754 | 0.26894 | 0.11920 | -0.9091 | -0.6667 | -0.5000 | -0.3333 |
| 275 (0) | 0.50000 | 0.50000 | 0.50000 | 0.50000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 300 (1) | 0.52498 | 0.62246 | 0.73106 | 0.88080 | 0.9091 | 0.6667 | 0.5000 | 0.3333 |
Величину диапазона различимых входных сигналов можно определять различными способами. На практике в качестве диапазона различимых входных сигналов обычно используется диапазон приемлемых входных данных, исходя из того соображения, что если данные из этого интервала хороши для промежуточных нейронов, то они хороши и для входных.
Другой способ определения различимости входных сигналов приведен в разделе «Оценка способности сети решить задачу».
Классификация компонентов входных данных
Информация поступает к нейронной сети в виде набора ответов на некоторый список вопросов. Можно выделить три основных типа ответов (вопросов).
1. Бинарный признак (возможен только один из ответов — истина или ложь).
2. Качественный признак (принимает конечное число значений).
3. Число.
Ответ типа качественный признак — это ответ с конечным числом состояний. Причем нельзя ввести осмысленное расстояние между состояниями. Примером качественного признака может служить состояние больного — тяжелый, средний, легкий. Действительно, нельзя сказать, что расстояние от легкого больного до среднего больше, меньше или равно расстоянию от среднего больного до тяжелого. Все качественные признаки можно в свою очередь разбить на три класса.
