Обучение нейронной сети с учителем, без учителя, с подкреплением
Обучить нейронную сеть можно разными способами: с учителем, без учителя, с подкреплением. Но как выбрать оптимальный алгоритм и чем они отличаются? Есть несколько способов собрать мебель из IKEA. Каждый из них приводит к собранному дивану или стулу. Но в зависимости от предмета мебели и его составляющих один способ будет более разумным, чем другие.
Есть руководство по эксплуатации и все нужные детали? Просто следуйте инструкции. Ну как, получается? Можно выбросить руководство и работать самостоятельно. Но стоит перепутать порядок действий, и уже вам решать, что делать с этой кучей деревянных болтов и досок.
Все то же самое с глубоким обучением (deep learning). Разработчик предпочтет алгоритм с конкретным способом обучения, учитывая вид данных и стоящую перед ним задачу.
Результат обучения нейронной сети — кластеризация изображенийПри обучении с учителем нейронная сеть обучается на размеченном наборе данных и предсказывает ответы, которые используются для оценки точности алгоритма на обучающих данных. При обучении без учителя модель использует неразмеченные данные, из которых алгоритм самостоятельно пытается извлечь признаки и зависимости.
Обучение с частичным привлечением учителя представляет собой нечто среднее. Оно использует небольшое количество размеченных данных и большой набор неразмеченных. А обучение с подкреплением тренирует алгоритм при помощи системы поощрений. Агент получает обратную связь в виде вознаграждений за правильные действия. Похожим образом дрeссируют животных.
Для каждого способа обучения рассмотрим примеры подходящих для него данных и задач.
Обучение с учителем
Обучение с учителем (supervised learning) предполагает наличие полного набора размеченных данных для тренировки модели на всех этапах ее построения.
Наличие полностью размеченного датасета означает, что каждому примеру в обучающем наборе соответствует ответ, который алгоритм и должен получить. Таким образом, размеченный датасет из фотографий цветов обучит нейронную сеть, где изображены розы, ромашки или нарциссы. Когда сеть получит новое фото, она сравнит его с примерами из обучающего датасета, чтобы предсказать ответ.
Пример обучения с учителем — классификация (слева), и дальнейшее ее использование для сегментации и распознавания объектовВ основном обучение с учителем применяется для решения двух типов задач: классификации и регрессии.
В задачах классификации алгоритм предсказывает дискретные значения, соответствующие номерам классов, к которым принадлежат объекты. В обучающем датасете с фотографиями животных каждое изображение будет иметь соответствующую метку — «кошка», «коала» или «черепаха». Качество алгоритма оценивается тем, насколько точно он может правильно классифицировать новые фото с коалами и черепахами.
А вот задачи регрессии связаны с непрерывными данными. Один из примеров, линейная регрессия, вычисляет ожидаемое значение переменной
Более утилитарные задачи машинного обучения задействуют большое число переменных. Как пример, нейронная сеть, предсказывающая цену квартиры в Сан-Франциско на основе ее площади, местоположения и доступности общественного транспорта. Алгоритм выполняет работу эксперта, который рассчитывает цену квартиры исходя из тех же данных.
Таким образом, обучение с учителем больше всего подходит для задач, когда имеется внушительный набор достоверных данных для обучения алгоритма. Но так бывает далеко не всегда. Недостаток данных — наиболее часто встречающаяся проблема в машинном обучении на 2018 год.
Обучение без учителя
Идеально размеченные и чистые данные достать нелегко. Поэтому иногда перед алгоритмом стоит задача найти заранее не известные ответы. Вот где нужно обучение без учителя.
В обучении без учителя ( unsupervised learning) у модели есть набор данных, и нет явных указаний, что с ним делать. Нейронная сеть пытается самостоятельно найти корелляции в данных, извлекая полезные признаки и анализируя их.
Кластеризация данных на основе общих признаковВ зависимости от задачи модель систематизирует данные по-разному.
- Кластеризация. Даже без специальных знаний эксперта-орнитолога можно посмотреть на коллекцию фотографий и разделить их на группы по видам птиц, опираясь на цвет пера, размер или форму клюва. Именно в этом заключается кластеризация — наиболее распространенная задача для обучения без учителя. Алгоритм подбирает похожие данные, находя общие признаки, и группируют их вместе.
- Обнаружение аномалий. Банки могут обнаружить мошеннические операции, выявляя необычные действия в покупательском поведении клиентов. Например, подозрительно, если одна кредитная карта используется в Калифорнии и Дании в один и тот же день. Похожим образом, обучение без учителя используют для нахождения выбросов в данных.
- Ассоциации. Выберете в онлайн-магазине подгузники, яблочное пюре и детскую кружку-непроливайку и сайт порекомендует вам добавить нагрудник и радионяню к заказу. Это пример ассоциаций: некоторые характеристики объекта коррелируют с другими признаками. Рассматривая пару ключевых признаков объекта, модель может предсказать другие, с которыми существует связь.
- Автоэнкодеры. Автоэнкодеры принимают входные данные, кодируют их, а затем пытаются воссоздать начальные данные из полученного кода. Не так много реальных ситуаций, когда используют простой автоэнкодер. Но стоит добавить слои и возможности расширятся: используя зашумленные и исходные версии изображений для обучения, автоэнкодеры могут удалять шум из видеоданных, изображений или медицинских сканов, чтобы повысить качество данных.
В обучении без учителя сложно вычислить точность алгоритма, так как в данных отсутствуют «правильные ответы» или метки. Но размеченные данные часто ненадежные или их слишком дорого получить. В таких случаях, предоставляя модели свободу действий для поиска зависимостей, можно получить хорошие результаты.
Обучение с частичным привлечением учителя
Это золотая середина.
Обучение с частичным привлечением (semi-supervised learning) учителя характеризуется своим названием: обучающий датасет содержит как размеченные, так и неразмеченные данные. Этот метод особенно полезен, когда трудно извлечь из данных важные признаки или разметить все объекты – трудоемкая задача.
Обучение с частичным привлечением учителя часто используют для решения медицинских задач, где небольшое количество размеченных данных может привести к значительному повышению точностиЭтот метод машинного обучения распространен для анализа медицинских изображений, таких как сканы компьютерной томографии или МРТ. Опытный рентгенолог может разметить небольшое подмножество сканов, на которых выявлены опухоли и заболевания. Но вручную размечать все сканы — слишком трудоемкая и дорогостоящая задача. Тем не менее нейронная сеть может извлечь информацию из небольшой доли размеченных данных и улучшить точность предсказаний по сравнению с моделью, обучающейся исключительно на неразмеченных данных.
Популярный метод обучения, для которого требуется небольшой набор размеченных данных, заключается в использовании генеративно-состязательной сети или GAN.
Представьте себе соревнование двух нейронных сетей, где каждая пытается перехитрить другую. Это GAN. Одна из сетей, генератор, пытается создать новые объекты данных, которые имитируют обучающую выборку. Другая сеть, дискриминатор, оценивает, являются ли эти сгенерированные данные реальными или поддельными. Сети взаимодействуют и циклично совершенствуются, поскольку дискриминатор старается лучше отделять подделки от оригиналов, а генератор пытается создавать убедительные подделки.
Как работает GAN: дискриминатору «D» показывают исходные изображения и данные, созданные генератором «G». Дискриминатор должен определить, какие изображения являются реальными, а какие поддельными.Обучение с подкреплением
Видеоигры основаны на системе стимулов. Завершите уровень и получите награду. Победите всех монстров и заработаете бонус. Попали в ловушку – конец игры, не попадайте. Эти стимулы помогают игрокам понять, как лучше действовать в следующем раунде игры. Без обратной связи люди бы просто принимали случайные решения и надеялись перейти на следующий игровой уровень.
Обучение с подкреплением (reinforcement learning) действует по тому же принципу. Видеоигры — популярная тестовая среда для исследований.
Результат обучения с подкреплением — «агент» проходит трассу, не выезжая за ее пределы. Далее можно добивиться повышения скорости прохождения трассы.При принятии решения агент изучает обратную связь, новые тактики и решения способные привести к большему выигрышу. Этот подход использует долгосрочную стратегию — так же как в шахматах: следующий наилучший ход может не помочь выиграть в конечном счете. Поэтому агент пытается максимизировать суммарную награду.
Это итеративный процесс. Чем больше уровней с обратной связи, тем лучше становится стратегия агента. Такой подход особенно полезен для обучения роботов, которые управляют автономными транспортными средствами или инвентарем на складе.
Так же, как и ученики в школе, каждый алгоритм учится по-разному. Но благодаря разнообразию доступных методов, вопрос в том, чтобы выбрать подходящий и научить вашу нейронную сеть разбираться в среде.
Интересные статьи:
neurohive.io
Машинное обучение: учимся с учителем и без него
В предыдущей статье я разбирал что же такое машинное обучение и Data Mining. Сегодня я хочу поговорить об основных группах алгоритмов машинного обучения.
Напомню, что мы используем машинное обучение тогда, когда мы не знаем как конкретно описать алгоритм для решения некоторой задачи. Если же алгоритм нам известен заранее и мы можем его формализовать, то мы просто переносим свое решение в программный код.
Например, к таким задачам машинного обучения относятся создание беспилотного автомобиля, распознавание рукописного текста, задачи обработки естественного языка (NLP — Natural Language Processing), компьютерное зрение (Computer Vision). Некоторые из этих задач мы с вами решаем повседневно, но описать их решение путем последовательной записи компьютерных команд не представляется возможным. Мы успешно читаем рукописный текст людей, имеющих свой способ написания той или иной буквы, иногда даже понимаем что пишут врачи
Множество способов написания одной и той же фразы
Но мы сами четко не понимаем каким образом мы это делаем, как наш головной мозг деалет это. Вот для решения задач в подобных случаях и применяются алгоритмы машинного обучения.
Выделяют два основных класса алгоритмов машинного обучения — это обучение с учителем (supervised learning) и обучение без учителя (unsupervised learning). Отмечу, что кроме этих классов выделяют также алгоритмы обучения с подкреплением (reinforcement learning) и рекомендательные системы (recommender systems). Пример рекомендательной системы вы можете видеть после каждой статьи на моем блоге (и эта статья не является исключением), где вам предлагаются схожие по тематике статьи под заголовком «Еще по этой теме».
Обучение с учителем
Как следует из названия, для работы этого типа алгоритмов нам потребуется «учитель», который и будет «учить» наш алгоритм. Так каким же образом происходит обучение алгоритма? Попробую разобрать это на простом примере.
Давайте представим процесс принятия решение в виде некоторого «черного ящика», который непонятно как работает внутри, для нас важен только результат его работы.
Рассмотрим это на примере задачи распознавания образов в которой нам нужно определить, относится некоторый объект к автомобилям или нет.
Формирование обучающего множества
В данном случае мы выступаем в качестве эксперта, который формирует так называемое «обучающее множество», т.е. набор примеров и правильных ответов с экспертной точки зрения. Далее мы передаем, или как говорят, «скармливаем» полученное множество с набором примеров, которые обозначим как X и решений, которые обозначим как Y в некий алгоритм, задачей которого найти некоторую функцию f (X), преобразующую множество X в множество Y
X → → Y
Такие пары множеств примеров и решений еще называют парами объект — ответ, или прецедентами. Процесс обучения с учителем также часто называют процессом обучения по прецедентам.
Далее, используя найденную функцию, наш алгоритм пытается найти ответ для примера, которого не было в обучающем множестве.
Тестовый пример
Согласитесь, это непросто решить даже для эксперта
Вот, в двух словах как работает обучение по прецедентам. Я в последующих статьях еще неоднократно буду возвращаться к алгоритмам обучения с учителем. Сегодня я просто хотел бы дать самое общее представление о том, что это такое.
Обучение без учителя
В этом случае, как следует из названия, алгоритмам приходится обучаться самостоятельно.
Приведу пример. Если у вас есть своя страничка в социальной сети, то наверняка, есть и какие-то «друзья», как-то с вами связанные. У этих друзей есть свои друзья и так далее.
Социальная сеть
Имея схему взаимосвязей и некоторую информацию по всем этим людям, возможно выявить какие-то общности которые всех их связывают. Это могут быть, например, общие учебные заведения, место проживания, общие онлайн игры в которые эти люди играют, общие интересы и прочее. То есть мы можем выделить некоторые общности, или группы, или, как еще их называют, кластеры, о которых мы даже и не догадывались, соответственно и не могли обучить их нахождению свой алгоритм.
Кластеры в социальной сети
Такая задача называется задачей кластеризации. В таком типе задач требуется обнаружить некоторые внутренние связи, зависимости, закономерности, которые существуют между исследуемыми объектами.
Такие вопросы часто возникают в маркетинге, где требуется выделить какие-то сегменты рынков, целевые группы потребителей, в исследованиях астрономических данных, при организации компьютерных кластеров.
Более детально я рассмотрю класс алгоритмов с обучением без учителя в последующих своих публикациях.
На сегодня у меня все. Как обычно, буду рад вашим вопросам.
Еще по этой теме
robotosha.ru
Обучение с учителем – это… Что такое Обучение с учителем?
Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она не известна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость (построить модель отношений стимул-реакция, пригодных для прогнозирования), то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов, так же как и в обучении на примерах, может вводиться функционал качества.
Принцип постановки данного эксперимента
Данный эксперимент представляет собой частный случай кибернетического эксперимента с обратной связью. Постановка данного эксперимента предполагает наличие экспериментальной системы, метода обучения и метода испытания системы или измерения характеристик.
Экспериментальная система в свою очередь состоит из испытываемой (используемой) системы, пространства стимулов получаемых из внешней среды и системы управления подкреплением (регулятора внутренних параметров). В качестве системы управления подкреплением может быть использовано автоматическое регулирующие устройство (например, термостат) или человек-оператор (учитель), способный реагировать на реакции испытываемой системы и стимулы внешней среды путем применения особых правил подкрепления, изменяющих состояние памяти системы.
Различают два варианта: (1) когда реакция испытываемой системы не изменяет состояние внешней среды, и (2) когда реакция системы изменяет стимулы внешней среды. Эти схемы указывают принципиальное сходство такой системы общего вида с биологической нервной системой.
Типология задач обучения с учителем
Типы входных данных
- Признаковое описание — наиболее распространённый случай. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.
- Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов обучающей выборки. С этим типом входных данных работают немногие методы, в частности, метод ближайших соседей, метод парзеновского окна, метод потенциальных функций.
- Временной ряд или сигнал представляет собой последовательность измерений во времени. Каждое измерение может представляться числом, вектором, а в общем случае — признаковым описанием исследуемого объекта в данный момент времени.
- Изображение или видеоряд.
- Встречаются и более сложные случаи, когда входные данные представляются в виде графов, текстов, результатов запросов к базе данных, и т. д. Как правило, они приводятся к первому или второму случаю путём предварительной обработки данных и извлечения признаков.
Типы откликов
Вырожденные виды систем управления подкреплением («учителей»)
- Система подкрепления с управлением по реакции (R — управляемая система) — характеризуется тем, что информационный канал от внешней среды к системе подкрепления не функционирует. Данная система несмотря на наличие системы управления относится к спонтанному обучению, так как испытуемая система обучается автономно, под действием лишь своих выходных сигналов независимо от их «правильности». При таком методе обучения для управления изменением состояния памяти не требуется никакой внешней информации;
- Система подкрепления с управлением по стимулам (S — управляемая система) — характеризуется тем, что информационный канал от испытываемой системы к системе подкрепления не функционирует. Несмотря на не функционирующий канал от выходов испытываемой системы относится к обучению с учителем, так как в этом случае система подкрепления (учитель) заставляет испытываемую систему вырабатывать реакции согласно определенному правилу, хотя и не принимается во внимание наличие истиных реакций испытываемой системы.
Данное различие позволяет более глубоко взглянуть на различия между различными способами обучения, так как грань между обучением с учителем и обучением без учителя более тонка. Кроме этого, такое различие позволило показать для искусственных нейронных сетей определенные ограничения для S и R — управляемых систем (см. Теорема сходимости перцептрона).
См. также
Литература
dic.academic.ru
НОУ ИНТУИТ | Лекция | Алгоритмы обучения
Аннотация: В данной лекции рассматриваются различные методы обучения нейронных сетей. Некоторые из этих методов частично приводились на предыдущих лекциях, но отмечены снова для создания у слушателей целостного представления об изучаемой области.
Искусственные нейронные сети обучаются самыми разнообразными методами. К счастью, большинство методов обучения исходят из общих предпосылок и имеют много идентичных характеристик. Целью данного приложения является обзор некоторых фундаментальных алгоритмов с точки зрения их текущей применимости и исторической важности. После ознакомления с этими фундаментальными алгоритмами другие основанные на них алгоритмы будут достаточно легки для понимания, и новые разработки также могут быть лучше поняты и развиты.
Обучение с учителем и без учителя
Обучающие алгоритмы могут быть классифицированы как алгоритмы обучения с учителем и обучения без учителя. В первом случае существует учитель, который предъявляет входные образы сети, сравнивает результирующие выходы с требуемыми, а затем настраивает веса сети таким образом, чтобы уменьшить различия. Трудно представить такой обучающий механизм в биологических системах; следовательно, хотя данный подход привел к большим успехам при решении прикладных задач, он отвергается теми исследователями, кто полагает, что искусственные нейронные сети обязательно должны использовать те же механизмы, что и человеческий мозг.
Во втором случае обучение проводится без учителя: при предъявлении входных образов сеть самоорганизуется, настраивая свои веса согласно определенному алгоритму. Требуемый выход в процессе обучения не указан, поэтому результаты определения возбуждающих образов для конкретных нейронов непредсказуемы. При этом, однако, сеть организуется в форме, отражающей существенные характеристики обучающего набора. Например, входные образы могут быть классифицированы согласно степени их сходства так, что образы одного класса активизируют один и тот же выходной нейрон.
Метод обучения Хэбба
Работы Д.О. Хэбба обеспечили основу для большинства алгоритмов обучения, которые были разработаны позже. Хэбб определял, что обучение в биологических системах происходит посредством некоторых физических изменений в нейронах, однако не определил, как это осуществляется в действительности. Основываясь на физиологических и психологических исследованиях, Хэбб интуитивно выдвинул гипотезу о том, каким образом может обучаться набор биологических нейронов. Его теория предполагает только локальное взаимодействие между нейронами при отсутствии глобального учителя ; следовательно, обучение является неуправляемым. Несмотря на то, что его работа не включает математического анализа, идеи, изложенные в ней, настолько ясны и изящны, что получили статус универсальных допущений. Его книга стала классической и широко изучается специалистами, которых серьезно интересует эта область.
Алгоритм обучения Хэбба
По существу, Хэбб предположил, что синаптическое соединение двух нейронов усиливается, если оба эти нейрона возбуждены. Это можно представить как усиление синапса в соответствии с корреляцией уровней возбужденных нейронов, соединяемых данным синапсом. Поэтому алгоритм обучения Хэбба иногда называется корреляционным алгоритмом.
Идея алгоритма выражается следующим равенством:
где — сила синапса от нейрона к нейрону в момент времени ; — уровень возбуждения пресинаптического нейрона; — уровень возбуждения постсинаптического нейрона.
Концепция Хэбба отвечает на сложный вопрос: каким образом обучение может проводиться без учителя? В методе Хэбба обучение является исключительно локальным явлением, охватывающим только два нейрона и соединяющий их синапс; не требуется глобальной системы обратной связи для развития нейронных образований.
Последующее использование метода Хэбба для обучения нейронных сетей привело к большим успехам, но наряду с этим показало ограниченность метода; некоторые образы просто не могут использоваться для обучения этим методом. В результате появилось большое количество расширений и нововведений, большинство из которых в значительной степени основано на работе Хэбба.
www.intuit.ru
Обучение с учителем Википедия
Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость (построить модель отношений стимул-реакция, пригодных для прогнозирования), то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов, так же как и в обучении на примерах, может вводиться функционал качества.
Принцип постановки данного эксперимента
Данный эксперимент представляет собой частный случай кибернетического эксперимента с обратной связью. Постановка данного эксперимента предполагает наличие экспериментальной системы, метода обучения и метода испытания системы или измерения характеристик.
Экспериментальная система в свою очередь состоит из испытываемой (используемой) системы, пространства стимулов, получаемых из внешней среды, и системы управления подкреплением (регулятора внутренних параметров). В качестве системы управления подкреплением может быть использовано автоматическое регулирующие устройство (например, термостат) или человек-оператор (учитель), способный реагировать на реакции испытываемой системы и стимулы внешней среды путём применения особых правил подкрепления, изменяющих состояние памяти системы.
Различают два варианта: (1) когда реакция испытываемой системы не изменяет состояние внешней среды, и (2) когда реакция системы изменяет стимулы внешней среды. Эти схемы указывают принципиальное сходство такой системы общего вида с биологической нервной системой.
Типология задач обучения с учителем
Типы входных данных
- Признаковое описание — наиболее распространённый случай. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.
- Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов обучающей выборки. С этим типом входных данных работают немногие методы, в частности, метод k ближайших соседей, метод парзеновского окна, метод потенциальных функций.
- Временной ряд или сигнал представляет собой последовательность измерений во времени. Каждое измерение может представляться числом, вектором, а в общем случае — признаковым описанием исследуемого объекта в данный момент времени.
- Изображение или видеоряд.
- Встречаются и более сложные случаи, когда входные данные представляются в виде графов, текстов, результатов запросов к базе данных, и т. д. Как правило, они приводятся к первому или второму случаю путём предварительной обработки данных и извлечения признаков.
Типы откликов
Вырожденные виды систем управления подкреплением («учителей»)
- Система подкрепления с управлением по реакции (R — управляемая система) — характеризуется тем, что информационный канал от внешней среды к системе подкрепления не функционирует. Данная система, несмотря на наличие системы управления, относится к спонтанному обучению, так как испытуемая система обучается автономно, под действием лишь своих выходных сигналов независимо от их «правильности». При таком методе обучения для управления изменением состояния памяти не требуется никакой внешней информации;
- Система подкрепления с управлением по стимулам (S — управляемая система) — характеризуется тем, что информационный канал от испытываемой системы к системе подкрепления не функционирует. Несмотря на нефункционирующий канал от выходов испытываемой системы, относится к обучению с учителем, так как в этом случае система подкрепления (учитель) заставляет испытываемую систему вырабатывать реакции согласно определенному правилу, хотя и не принимается во внимание наличие истиных реакций испытываемой системы.
Данное различие позволяет более глубоко взглянуть на различия между различными способами обучения, так как грань между обучением с учителем и обучением без учителя более тонка. Кроме этого, такое различие позволило показать для искусственных нейронных сетей определенные ограничения для S и R — управляемых систем (см. Теорема сходимости перцептрона).
См. также
Литература
wikiredia.ru
Обучение с учителем — Википедия (с комментариями)
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость (построить модель отношений стимул-реакция, пригодных для прогнозирования), то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов, так же как и в обучении на примерах, может вводиться функционал качества.
Принцип постановки данного эксперимента
Данный эксперимент представляет собой частный случай кибернетического эксперимента с обратной связью. Постановка данного эксперимента предполагает наличие экспериментальной системы, метода обучения и метода испытания системы или измерения характеристик.
Экспериментальная система в свою очередь состоит из испытываемой (используемой) системы, пространства стимулов, получаемых из внешней среды, и системы управления подкреплением (регулятора внутренних параметров). В качестве системы управления подкреплением может быть использовано автоматическое регулирующие устройство (например, термостат) или человек-оператор (учитель), способный реагировать на реакции испытываемой системы и стимулы внешней среды путём применения особых правил подкрепления, изменяющих состояние памяти системы.
Различают два варианта: (1) когда реакция испытываемой системы не изменяет состояние внешней среды, и (2) когда реакция системы изменяет стимулы внешней среды. Эти схемы указывают принципиальное сходство такой системы общего вида с биологической нервной системой.
Типология задач обучения с учителем
Типы входных данных
- Признаковое описание — наиболее распространённый случай. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.
- Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов обучающей выборки. С этим типом входных данных работают немногие методы, в частности, метод k ближайших соседей, метод парзеновского окна, метод потенциальных функций.
- Временной ряд или сигнал представляет собой последовательность измерений во времени. Каждое измерение может представляться числом, вектором, а в общем случае — признаковым описанием исследуемого объекта в данный момент времени.
- Изображение или видеоряд.
- Встречаются и более сложные случаи, когда входные данные представляются в виде графов, текстов, результатов запросов к базе данных, и т. д. Как правило, они приводятся к первому или второму случаю путём предварительной обработки данных и извлечения признаков.
Типы откликов
Вырожденные виды систем управления подкреплением («учителей»)
- Система подкрепления с управлением по реакции (R — управляемая система) — характеризуется тем, что информационный канал от внешней среды к системе подкрепления не функционирует. Данная система, несмотря на наличие системы управления, относится к спонтанному обучению, так как испытуемая система обучается автономно, под действием лишь своих выходных сигналов независимо от их «правильности». При таком методе обучения для управления изменением состояния памяти не требуется никакой внешней информации;
- Система подкрепления с управлением по стимулам (S — управляемая система) — характеризуется тем, что информационный канал от испытываемой системы к системе подкрепления не функционирует. Несмотря на нефункционирующий канал от выходов испытываемой системы, относится к обучению с учителем, так как в этом случае система подкрепления (учитель) заставляет испытываемую систему вырабатывать реакции согласно определенному правилу, хотя и не принимается во внимание наличие истиных реакций испытываемой системы.
Данное различие позволяет более глубоко взглянуть на различия между различными способами обучения, так как грань между обучением с учителем и обучением без учителя более тонка. Кроме этого, такое различие позволило показать для искусственных нейронных сетей определенные ограничения для S и R — управляемых систем (см. Теорема сходимости перцептрона).
См. также
Напишите отзыв о статье “Обучение с учителем”
Литература
- Розенблатт, Ф. [vlabdownload.googlecode.com/files/ros_principles2.djvu Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга] = Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. — М.: Мир, 1965. — 480 с.
- Уоссермен, Ф. [evrika.tsi.lv/index.php?name=texts&file=show&f=410 Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика] = Neural Computing. Theory and Practice. — М.: Мир, 1992. — 240 с. — ISBN 5-03-002115-9.
Отрывок, характеризующий Обучение с учителем
– Да ведь надобно же отвечать ему.Козловский с решительным видом оглянулся на ряды и в этом взгляде захватил и Ростова.
«Уж не меня ли?» подумал Ростов.
– Лазарев! – нахмурившись прокомандовал полковник; и первый по ранжиру солдат, Лазарев, бойко вышел вперед.
– Куда же ты? Тут стой! – зашептали голоса на Лазарева, не знавшего куда ему итти. Лазарев остановился, испуганно покосившись на полковника, и лицо его дрогнуло, как это бывает с солдатами, вызываемыми перед фронт.
Наполеон чуть поворотил голову назад и отвел назад свою маленькую пухлую ручку, как будто желая взять что то. Лица его свиты, догадавшись в ту же секунду в чем дело, засуетились, зашептались, передавая что то один другому, и паж, тот самый, которого вчера видел Ростов у Бориса, выбежал вперед и почтительно наклонившись над протянутой рукой и не заставив ее дожидаться ни одной секунды, вложил в нее орден на красной ленте. Наполеон, не глядя, сжал два пальца. Орден очутился между ними. Наполеон подошел к Лазареву, который, выкатывая глаза, упорно продолжал смотреть только на своего государя, и оглянулся на императора Александра, показывая этим, что то, что он делал теперь, он делал для своего союзника. Маленькая белая рука с орденом дотронулась до пуговицы солдата Лазарева. Как будто Наполеон знал, что для того, чтобы навсегда этот солдат был счастлив, награжден и отличен от всех в мире, нужно было только, чтобы его, Наполеонова рука, удостоила дотронуться до груди солдата. Наполеон только прило жил крест к груди Лазарева и, пустив руку, обратился к Александру, как будто он знал, что крест должен прилипнуть к груди Лазарева. Крест действительно прилип.
Русские и французские услужливые руки, мгновенно подхватив крест, прицепили его к мундиру. Лазарев мрачно взглянул на маленького человечка, с белыми руками, который что то сделал над ним, и продолжая неподвижно держать на караул, опять прямо стал глядеть в глаза Александру, как будто он спрашивал Александра: всё ли еще ему стоять, или не прикажут ли ему пройтись теперь, или может быть еще что нибудь сделать? Но ему ничего не приказывали, и он довольно долго оставался в этом неподвижном состоянии.
Государи сели верхами и уехали. Преображенцы, расстроивая ряды, перемешались с французскими гвардейцами и сели за столы, приготовленные для них.
Лазарев сидел на почетном месте; его обнимали, поздравляли и жали ему руки русские и французские офицеры. Толпы офицеров и народа подходили, чтобы только посмотреть на Лазарева. Гул говора русского французского и хохота стоял на площади вокруг столов. Два офицера с раскрасневшимися лицами, веселые и счастливые прошли мимо Ростова.
– Каково, брат, угощенье? Всё на серебре, – сказал один. – Лазарева видел?
– Видел.
– Завтра, говорят, преображенцы их угащивать будут.
– Нет, Лазареву то какое счастье! 10 франков пожизненного пенсиона.
– Вот так шапка, ребята! – кричал преображенец, надевая мохнатую шапку француза.
– Чудо как хорошо, прелесть!
– Ты слышал отзыв? – сказал гвардейский офицер другому. Третьего дня было Napoleon, France, bravoure; [Наполеон, Франция, храбрость;] вчера Alexandre, Russie, grandeur; [Александр, Россия, величие;] один день наш государь дает отзыв, а другой день Наполеон. Завтра государь пошлет Георгия самому храброму из французских гвардейцев. Нельзя же! Должен ответить тем же.
Борис с своим товарищем Жилинским тоже пришел посмотреть на банкет преображенцев. Возвращаясь назад, Борис заметил Ростова, который стоял у угла дома.
– Ростов! здравствуй; мы и не видались, – сказал он ему, и не мог удержаться, чтобы не спросить у него, что с ним сделалось: так странно мрачно и расстроено было лицо Ростова.
– Ничего, ничего, – отвечал Ростов.
– Ты зайдешь?
– Да, зайду.
Ростов долго стоял у угла, издалека глядя на пирующих. В уме его происходила мучительная работа, которую он никак не мог довести до конца. В душе поднимались страшные сомнения. То ему вспоминался Денисов с своим изменившимся выражением, с своей покорностью и весь госпиталь с этими оторванными руками и ногами, с этой грязью и болезнями. Ему так живо казалось, что он теперь чувствует этот больничный запах мертвого тела, что он оглядывался, чтобы понять, откуда мог происходить этот запах. То ему вспоминался этот самодовольный Бонапарте с своей белой ручкой, который был теперь император, которого любит и уважает император Александр. Для чего же оторванные руки, ноги, убитые люди? То вспоминался ему награжденный Лазарев и Денисов, наказанный и непрощенный. Он заставал себя на таких странных мыслях, что пугался их.
Запах еды преображенцев и голод вызвали его из этого состояния: надо было поесть что нибудь, прежде чем уехать. Он пошел к гостинице, которую видел утром. В гостинице он застал так много народу, офицеров, так же как и он приехавших в статских платьях, что он насилу добился обеда. Два офицера одной с ним дивизии присоединились к нему. Разговор естественно зашел о мире. Офицеры, товарищи Ростова, как и большая часть армии, были недовольны миром, заключенным после Фридланда. Говорили, что еще бы подержаться, Наполеон бы пропал, что у него в войсках ни сухарей, ни зарядов уж не было. Николай молча ел и преимущественно пил. Он выпил один две бутылки вина. Внутренняя поднявшаяся в нем работа, не разрешаясь, всё также томила его. Он боялся предаваться своим мыслям и не мог отстать от них. Вдруг на слова одного из офицеров, что обидно смотреть на французов, Ростов начал кричать с горячностью, ничем не оправданною, и потому очень удивившею офицеров.
– И как вы можете судить, что было бы лучше! – закричал он с лицом, вдруг налившимся кровью. – Как вы можете судить о поступках государя, какое мы имеем право рассуждать?! Мы не можем понять ни цели, ни поступков государя!
wiki-org.ru
Обучение с учителем — Википедия. Что такое Обучение с учителем
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость (построить модель отношений стимул-реакция, пригодных для прогнозирования), то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов, так же как и в обучении на примерах, может вводиться функционал качества.
Принцип постановки данного эксперимента
Данный эксперимент представляет собой частный случай кибернетического эксперимента с обратной связью. Постановка данного эксперимента предполагает наличие экспериментальной системы, метода обучения и метода испытания системы или измерения характеристик.
Экспериментальная система в свою очередь состоит из испытываемой (используемой) системы, пространства стимулов, получаемых из внешней среды, и системы управления подкреплением (регулятора внутренних параметров). В качестве системы управления подкреплением может быть использовано автоматическое регулирующие устройство (например, термостат) или человек-оператор (учитель), способный реагировать на реакции испытываемой системы и стимулы внешней среды путём применения особых правил подкрепления, изменяющих состояние памяти системы.
Различают два варианта: (1) когда реакция испытываемой системы не изменяет состояние внешней среды, и (2) когда реакция системы изменяет стимулы внешней среды. Эти схемы указывают принципиальное сходство такой системы общего вида с биологической нервной системой.
Типология задач обучения с учителем
Типы входных данных
- Признаковое описание — наиболее распространённый случай. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.
- Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов обучающей выборки. С этим типом входных данных работают немногие методы, в частности, метод k ближайших соседей, метод парзеновского окна, метод потенциальных функций.
- Временной ряд или сигнал представляет собой последовательность измерений во времени. Каждое измерение может представляться числом, вектором, а в общем случае — признаковым описанием исследуемого объекта в данный момент времени.
- Изображение или видеоряд.
- Встречаются и более сложные случаи, когда входные данные представляются в виде графов, текстов, результатов запросов к базе данных, и т. д. Как правило, они приводятся к первому или второму случаю путём предварительной обработки данных и извлечения признаков.
Типы откликов
Вырожденные виды систем управления подкреплением («учителей»)
- Система подкрепления с управлением по реакции (R — управляемая система) — характеризуется тем, что информационный канал от внешней среды к системе подкрепления не функционирует. Данная система, несмотря на наличие системы управления, относится к спонтанному обучению, так как испытуемая система обучается автономно, под действием лишь своих выходных сигналов независимо от их «правильности». При таком методе обучения для управления изменением состояния памяти не требуется никакой внешней информации;
- Система подкрепления с управлением по стимулам (S — управляемая система) — характеризуется тем, что информационный канал от испытываемой системы к системе подкрепления не функционирует. Несмотря на нефункционирующий канал от выходов испытываемой системы, относится к обучению с учителем, так как в этом случае система подкрепления (учитель) заставляет испытываемую систему вырабатывать реакции согласно определенному правилу, хотя и не принимается во внимание наличие истиных реакций испытываемой системы.
Данное различие позволяет более глубоко взглянуть на различия между различными способами обучения, так как грань между обучением с учителем и обучением без учителя более тонка. Кроме этого, такое различие позволило показать для искусственных нейронных сетей определенные ограничения для S и R — управляемых систем (см. Теорема сходимости перцептрона).
См. также
Литература
wiki.sc