3.3.1Необходимость иерархической организации нейросетевых архитектур.

На предыдущих лекциях нам уже пришлось встретиться с весьма жесткими ограничениями на возможности однослойных сетей, в частности с требованием линейной разделимости классов. Особенности строения биологических сетей подталкивают тсследователя к использованию более сложных, и в частности, иерархических архитектур. Идея относительно проста - на низших уровнях иерархии классы преобразуются таким образом, чтобы сформировать линейно разделимые множества, которые в свою очередь будут успешно распознаваться нейронами на следующих (высших) уровнях иерархии.

Однако основной проблемой, традиционно ограничивающей возможные сетевые топологии простейшими структурами, является проблема обучения. На этапе обучения сети пред'являются некоторые входные образы, называемые обучающей выборкой, и исследуются получаемые выходные реакции. Цель обучения состоит в приведении наблюдаемых реакций на заданной обучающей выборке к требуемым (адекватным) реакциям путем изменения состояний синаптических связей. Сеть считается обученной, если все реакции на заданном наборе стимулов являются адекватными. Данная классическая схема обучения с учителем требует явного знания ошибок при функционировании каждого нейрона, что, разумеется, затруднено для иерархических систем, где непосредственно контролируются только входы и выходы. Кроме того, необходимая избыточность в иерархических сетях приводит к тому, что состояние обучения может быть реализовано многими способами, что делает само понятие “ошибка, делаемая данным нейроном” весьма неопределенным.

Наличие таких серьезных трудностей в значительной мере сдерживало прогресс в области нейронных сетей вплоть до середины 80-х годов, когда были получены эффективные алгоритмы обучения иерархических сетей.