Что означает «Классификационные паттерны» в нейронной сети?

Question

Может быть, это общий вопрос, я не знаю.Но я работаю в нейронной сети, и я не понимаю кое-что из книги " Сущность нейронных сетей ".

"Classifiying Pattern" 
"Clustering Patterns"
"Pattern Association"

В этой книге шаблон означает вход обучения?В первый раз, когда я работаю над нейронной сетью, эта книга доступна для меня?

Answer 1

Термин шаблон используется в контексте нейронных сетей для обозначения набора активаций в пуле единиц (нейронов).

Это все различные задачи, включающие шаблоны:

"Классифицирующий шаблон"

Получение сети для ответа на вопросы вида: - это ввод x типа a, b или c?

Примером проблемы может быть что-то вроде: с учетом изображения (входной шаблон) животного, вывод его вида (выходной шаблон)

"Шаблоны кластеризации"

Получение сети для ответов на вопросы вида: Какой разумный способ поделить входные данные x или Какой хороший способ группировать входные данные {x1, x2, x3, ...}

"Ассоциация узоров"

Получение сети для сопоставления некоторого ввода с некоторым выводом

Представьте себе, что вы пытаетесь получить сеть для решения стандартной проблемы XOR: вы даете сети два бита и хотите, чтобы она выводила XOR из них (например, {0,1} -> {1}, {1,1} - > {0} и т. Д.). В терминах нейронной сети вам необходимо связать каждый шаблон ввода ({0,1}) с правильным шаблоном вывода ({1}).

Answer 2

В LeCun «Теоретическая основа обратного распространения» 1988 года, на десять лет старше упомянутой вами книги, шаблон является экземпляром входных данных, определяющих значение каждого слоя сети.

Используется взаимозаменяемо для индексации учебного набора данных. Для каждого шаблона $ p = 1, ... P $ набор обучающих данных обозначается как $ {I_p, D_p} $, где I_p - это вход NN, а $ D_p $ - желаемый выход.

На мой взгляд, имеет смысл прочитать шаблон как конфигурация входных данных или событие ввода данных в оптимальной перспективе управления.

Answer 3

В этой книге шаблон означает ввод тренировок?

Шаблон связан со входом, как в: есть шаблон в вашем входе, и вы пытаетесь его найти.В ваших обучающих входах есть шаблон, который вы хотите изучить, но вы пытаетесь создать «общее» решение, которое не только распознает шаблон в ваших входных данных обучения, но также распознает шаблон в ваших входных данных для проверки и тестирования.Предполагается, что в «идеальном мире», если вы правильно предсказываете валидацию и тестирование паттернов, вы должны быть в состоянии предсказать шаблон для любого входа, который вам встретится.