Другой принцип архитектуры
Нейронная сеть Omega Server работает на принципах, близких к естественным нейронам, и основана на последних научных знаниях в области биологии.
Подобно химическому синапсу в человеческом мозгу, Омега-Нейрон использует множество передатчиков на синапс, несколько весов и внутреннюю обратную связь.
PANN™ и её ключевые отличия от классических ИНС
Алгоритм обучения PANN™
- Коррекция весов Omega-нейронов, т.е. обучение осуществляется не постепенной коррекцией значений весов одного изображения за другим (постепенный градиентный спуск), а одноступенчатой операцией компенсации ошибок во время ретроградного сигнала. При этом учитывается только информация, полученная нейроном от его синапсов во время обучения.
- Обучение PANN™ следующему изображению не зависит от его обучения предыдущему изображению. Для каждого изображения, используемого при обучении, проводится полная компенсация ошибки обучения.
- Нет необходимости в сложных расчётах.
- Нет необходимости во множественных повторяющихся расчётах.
- В своем базовом варианте PANN™ обеспечивает коррекцию всех весов, вносящих вклад в ошибку на конкретном нейроне; коррекция обеспечивается использованием одного и того же значения для всех активных весов.
- В базовом варианте PANN™ не имеет функции активации (или имеет линейную функцию активации), что резко упрощает и сокращает расчёты.
- Расчёты и коррекция весов могут быть выполнены с использованием матричной алгебры.
Эти преимущества позволяют увеличить скорость обучения сети в тысячи раз.