Поля задачника
Далее будем полагать, что задачник является реляционной базой данных из одной таблицы или набора параллельных таблиц. Каждому примеру соответствует одна запись базы данных. Каждому данному — одно поле. В данном разделе рассмотрены допустимые типы полей, с точки зрения типа хранящихся в них данных. В разд. «Состав данных задачника» все поля разбиваются по смысловой нагрузке. Все поля базы данных можно разбить на четыре типа — числовые поля, текстовые поля, перечислимые поля и поля типа рисунок.
Числовые поля. Поля числовых типов данных integer, long и real (см. раздел «Стандарт типов данных» в приложении) предназначены для хранения различных чисел. Поля числового типа могут нести любую смысловую нагрузку.
Перечислимые поля. Поля перечислимого типа служат для хранения качественных признаков — полей базы данных, содержащих, как правило, текстовую информацию, но имеющих малое число различных значений. Простейшим примером поля перечислимого типа является поле «пол» — это поле может принимать только два значения — «мужской» или «женский». Поле перечислимого типа не хранит соответствующего текстового значения, вместо него в поле содержится номер значения. Поля перечислимого типа могут быть только входными данными, комментариями или ответами.
Строки (текстовые поля). Поля текстового типа предназначены для хранения тестовой информации. Они могут быть только комментариями.
Рисунок. Поля типа рисунок предназначены для хранения графической информации. В данной работе не устанавливается способ хранения полей типа рисунок. В приложении оговаривается только способ хранения полей типа рисунок на диске для файлов задачника, созданного в нейрокомпьютере. При передаче рисунков предобработчику используется формат, согласованный для предобработчика и задачника.
Состав данных задачника
Компонент задачник является необходимой частью нейрокомпьютера вне зависимости от типа применяемых в нем нейронных сетей. Однако в зависимости от решаемой задачи содержимое задачника может меняться. Так, например, для решения задачи классификации без учителя используют нейросети, основанные на методе динамических ядер [224, 262] (наиболее известным частным случаем таких сетей являются сети Кохонена [131, 132]). Задачник для такой сети должен содержать только массивы входных данных и предобработанных входных данных. При использовании обучаемых сетей, основанных на принципе двойственности, к задачнику необходимо добавить массив ответов сети. Кроме того, некоторые исследователи хотят иметь возможность просмотреть ответы, выданные сетью, массив оценок примера, показатели значимости входных сигналов и, возможно, некоторые другие величины. Поэтому, стандартный задачник должен иметь возможность предоставить пользователю всю необходимую информацию.
Цвет примера и обучающая выборка
Довольно часто при обучении нейронных сетей возникает необходимость использовать в обучении не все примеры задачника, а только часть. Например, такая возможность необходима при использовании метода скользящего контроля для оценки качества обучения сети. Существует несколько способов реализации такой возможности. Кроме того, часто бывает полезно приписать примерам ряд признаков. Так, при просмотре задачника, пользователю полезно видеть степень обученности примера (например, отображать зеленым цветом примеры, которые решаются сетью идеально, желтым — те, которые сеть решает правильно, но не идеально, а красным — те, при решении которых сеть допускает ошибки).
Ту часть задачника, которая в данный момент используется в обучении нейронной сети, будем называть обучающей выборкой. Для выделения из задачника обучающей выборки предлагается использовать механизм «цветов». Если все примеры покрашены в некоторые цвета, то обучающую выборку можно задать, указав цвета примеров, которые необходимо использовать в обучении. В соответствии с предлагаемой схемой, каждый пример покрашен каким-то цветом, а при задании обучающей выборки можно задать комбинацию цветов. Схема работы с цветами детально рассмотрена в разделе «Переменные типа цвет и операции с цветами» приложения.