Искусственный интеллект как эмпирическая проблема


Искусственный интеллект как эмпирическая проблема - стр. 25


Проиллюстрируем проблему обобщения на примере, используя метод обратного распространения ошибки для нахождения функции по набору заданных точек (рис. 16.2).

Линии вокруг этого набора представляют функции, найденные алгоритмом обучения. Напомним, что по завершении обучения алгоритму необходимо предоставлять новые входные данные, чтобы проверить качество обучения.

Рис. 16.2. Набор точек данных и три аппроксимирующие функции

Функция f1 представляет довольно точную аппроксимацию методом наименьших квадратов. Дальнейшее обучение системы может дать функцию f2, которая выглядит как достаточно "хорошая" аппроксимация набора данных. Но все же f2 не точно соответствует заданным точкам. Дальнейшее обучение может привести к функциям, которые точно аппроксимируют данные, но дают ужасные обобщения для новых входных данных. Это явление называют переобучением (overtraining) сети. Одной из сильных сторон обучения с обратным распространением ошибки является то, что в предметных областях многих приложений оно дает эффективные обобщения, т.е. аппроксимации функций, которые приближают обучающие данные и корректно обрабатывают новые. Тем не менее обнаружить точку, в которой сеть переходит из "недообученного" в переобученное состояние, - задача нетривиальная. Наивно думать, что можно построить сеть, или вообще какой-либо обучающий инструмент, снабдить его "сырыми" данными, а затем отойти в сторону и наблюдать за тем, как он вырабатывает самые эффективные и полезные обобщения, применимые к новым подобным проблемам.

Подведем итог, возвращая вопрос обобщения в контекст его эпистемологии. Когда решатель задач формирует и применяет обобщения в процессе решения, он создает инварианты или даже системы инвариантов в области задача-решение. Таким образом, качество и четкость таких обобщений могут быть необходимой основой для успешного осуществления проекта. Исследования в области обобщения задачи и процесса ее решения продолжаются.

Индуктивный порог: рационалистское априори




- Начало -  - Назад -  - Вперед -



Книжный магазин