[Из песочницы] SOINN — самообучающийся алгоритм для роботов
SOINN — это самоорганизующаяся инкрементная нейронная сеть. Структура и алгоритм такой нейронной сети повидимому хорошо себя зарекомендовал в японской лаборатории Hasegawa (сайт — haselab.info), потому что он в итоге был взят за основу и дальнейшее развитие алгоритмов искусственного интеллекта шло путем небольших модификаций и надстроек к сети SOINN.
Базовая сеть SOINN состоит из двух слоев. Сеть получает входной вектор и на первом слое после обучения создает узел (нейрон) — определяющий класс для входных данных. Если входной вектор похож на существующий класс, мера похожести определяется настройками алгоритма обучения, то два самых похожих нейроны первого слоя объединяются связью, либо если входной вектор не похож не на один существующей класс, то в первом слое создается новый нейрон, определяющий текущий класс. Очень похожие нейроны первого слоя, объединенные связью, определяются как один класс. Первых слой является входным слоем для второго слоя, и по аналогичному алгоритму, с небольшим исключением, создаются классы во втором слое.
На основе SOINN созданы такие сети, как (далее представлены название сети и описание сети от ее создателей): Читать дальше →
