Таким образом, для обучения нейросети пользователь должен представить обучающую выборку, т. е. совокупность обучающих примеров. Она размещается в файле, называемом задачником.
Обучение производится путем минимизации целевой функции, штрафующей за отклонение выходных сигналов нейросети от требуемых значений. В пакете CLAB минимизация осуществляется при помощи метода, основанного на так называемой BFGS-формуле и являющегося разновидностью квазиньютоновских методов.
После завершения процесса обучения можно переходить непосредственно к решению задачи, стоящей перед пользователем. На этом этапе работы нейросети предъявляют наборы входных сигналов для классификации исследуемых объектов.
Для удобства работы с пакетом создается ptn-файл. Он представляет собой текстовый файл с расширением. ptn.
В ptn-файл вводится информация, описывающая структуру примера. Это число входных сигналов и их имена. Именем входного сигнала может служить его номер. Однако в конкретных задачах, как правило, каждому входному сигналу соответствует некоторая информация, например, текст вопроса, ответ на который и является входным сигналом. Эту информацию можно ввести в ptn-файл в качестве имени сигнала.
При вводе имени сигнала вначале указывается количество входных сигналов, объединенных этим именем. Его можно указать равным 0. В этом случае при работе редактора Editor, имеющегося в пакете CLAB, соответствующая строка с именем будет выводиться на экран, но ввода входного сигнала редактор не потребует. Это позволяет вводить комментарии или пользоваться длинными именами, не входящими в одну строку.
В ptn-файле указываются также имена двух классов — сначала «красного», а затем «синего». Каждое имя должно содержать не более 10 символов.
Кроме этого, в ptn-файл можно ввести дополнительную информацию для этапа обучения. Может оказаться, что в примерах, предъявляемых нейросети для классификации, информация о некоторых входных сигналах будет зачастую отсутствовать. Это может происходить по разным причинам. Например, ответы на некоторые вопросы могут быть неизвестны.
В пакете CLAB имеется средство для обучения нейросети решению задач с такими «дырами» в векторе входных сигналов — так называемый «дырокол». В этом случае следует имена таких входных сигналов пометить в ptn-файле звездочками.
Для обучения нейросети пользователь должен создать задачник, т. е. файл, в котором размещается обучающая выборка. В задачник не следует включать примеры с неопределенной принадлежностью к тому или другому классу, а также примеры с неполной информацией о векторе входных сигналов.
При составлении задачника можно пользоваться входящим в пакет редактором editor, который частично контролирует правильность составления задачника.
При работе с редактором на экране высвечиваются два окна — NEURON и VALUE, первое для имен входных сигналов, второе для их значений. В окне NEURON высвечиваются имена входных сигналов, содержащиеся в ptn-файле. Редактор генерирует номера входных сигналов и присваивает входным сигналам нулевые значения. Эти значения высвечиваются в окне VALUE. Пользователь может корректировать на экране содержимое окна VALUE, т. е. вводить нужные значения входных сигналов.
Кроме входных сигналов требуется указать класс примера. Для этого с клавиатуры вводится буква R для «красного» или L для «синего» примера. Класс текущего примера указывается во 2-й строке экрана в виде имени этого класса, заданного в ptn-файле. Если класс примера не указан, то Editor не включит его в задачник.
Если описанный способ составления задачника по каким-либо причинам не устраивает пользователя, то он может воспользоваться для этого другими имеющимися у него средствами. При этом структура задачника должна удовлетворять следующим требованиям.
Задачник должен быть организован по страницам. В начале каждой страницы в отдельной строке следует указать количество сначала «красных», потом «синих» примеров, расположенных на этой странице. Каждое из этих чисел должно быть не больше 20. После каждого примера в отдельной строке вводится буква R или L в зависимости от класса примера.
