Элементы глобальной оптимизации
Все представленные ранее методы обучения нейронных сетей являются локальными. Они ведут к одному из локальных минимумов целевой функции, лежащему в окрестности точки начала обучения. Только в ситуации, когда значение глобального минимума известно, удается оценить, находится ли найденный локальный минимум в достаточной близости от искомого решения. Если локальное решение признается неудовлетворительным, следует повторить процесс обучения при других начальных значениях весов и с другими управляющими параметрами. Можно либо проигнорировать полученное решение и начать обучение при новых (как правило, случайных) значениях весов, либо изменить случайным образом найденное локальное решение (встряхивание весов) и продолжить обучение сети.
При случайном приращении весов переход в новую точку связан с определенной вероятностью того, что возобновление процесса обучения выведет поиск из "сферы притяжения" локального минимума.
При решении реальных задач в общем случае даже приблизительная оценка глобального минимума оказывается неизвестной. По этой причине возникает необходимость применения методов глобальной оптимизации. Рассмотрим три из разработанных подходов к глобальной оптимизации: метод имитации отжига, генетические алгоритмы и метод виртуальных частиц.
