21:22
Обучение без учителя

Обучение без учителя (самообучение, спонтанное обучение, англ. Unsupervised learning) — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов (обучающей выборки), и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между объектами.

Обучение без учителя часто противопоставляется обучению с учителем, когда для каждого обучающего объекта принудительно задаётся «правильный ответ», и требуется найти зависимость между стимулами и реакциями системы.

Несмотря на многочисленные прикладные достижения, обучение с учителем критиковалось за свою биологическую неправдоподобность. Трудно вообразить обучающий механизм в мозге, который бы сравнивал желаемые и действительные значения выходов, выполняя коррекцию с помощью обратной связи. Если допустить подобный механизм в мозге, то откуда тогда возникают желаемые выходы? Обучение без учителя является намного более правдоподобной моделью обучения в биологической системе. Развитая Кохоненом и многими другими, она не нуждается в целевом векторе для выходов и, следовательно, не требует сравнения с предопределенными идеальными ответами.

Для построения теории и отхода от кибернетического эксперимента в различных теориях эксперимент с обучением без учителя пытаются формализовать математически. Существует много различных подвидов постановки и определения данной формализации, одна из которых отражена в теории распознавания образов.

Такой отход от эксперимента и построение теории связаны с различным мнением специалистов во взглядах. Различия, в частности, возникают при ответе на вопрос: «Возможны ли единые принципы адекватного описания образов различной природы, или же такое описание каждый раз есть задача для специалистов конкретных знаний?».

В первом случае постановка должна быть нацелена на выявление общих принципов использования априорной информации при составлении адекватного описания образов. Важно, что здесь априорные сведения об образах различной природы разные, а принцип их учета один и тот же. Во втором случае проблема получения описания выносится за рамки общей постановки, и теория обучения машин распознаванию образов с точки зрения статистической теории обучения распознаванию образов может быть сведена к проблеме минимизации среднего риска в специальном классе решающих правил[2].

В теории распознавания образов различают в основном три подхода к данной проблеме[3]:

  • Эвристические методы;
  • Математические методы;
  • Лингвистические (синтаксические) методы.
Просмотров: 15 | Добавил: admin | Теги: Обучение без учителя | Рейтинг: 5.0/1
Всего комментариев: 0
avatar