Нейроны типа WTA (Winner Takes All — победитель получает все) всегда используются группами, в которых конкурируют между собой. Структурная схема группы (слоя) нейронов типа WTA представлена на рис. 1.
Рис. 1. Структурная схема слоя нейронов типа WTA
Каждый конкурирующий нейрон в группе получает одни и те же входные сигналы. Каждый нейрон рассчитывает выходной сигнал своего сумматора обычным образом
. По результатам сравнения всех
,
выбирается нейрон-победитель, обладающий наибольшим значением
. Выходной сигнал
нейрона-победителя получает значение 1, выходные сигналы всех остальных нейронов — 0.
Для обучения нейронов типа WTA не требуется учитель, оно практически полностью аналогично обучению инстара Гроссберга. Начальные значения весовых коэффициентов всех нейронов выбираются случайным образом с последующей нормализацией относительно 1.
При предъявлении каждого обучающего вектора
определяется нейрон-победитель, что дает ему право уточнить свои весовые коэффициенты по упрощенному (в силу бинарности
) правилу Гроссберга
Все проигравшие нейроны оставляют свои весовые коэффициенты неизменными.
Понятно (см. инстар Гроссберга), что в каждом цикле обучения побеждает тот нейрон, чей текущий вектор входных весов
наиболее близок входному вектору
. При этом вектор
корректируется в сторону вектора
. Поэтому в ходе обучения каждая группа близких друг другу входных векторов (кластер) обслуживается отдельным нейроном.
Результат обучения слоя нейронов типа WTA на последовательности девяти двухкомпонентных входных векторов
иллюстрирует рис. 2. Здесь были выделены три кластера входных векторов
,
и
. За их распознавание отвечают три нейрона с векторами входных весов
,
и
соответственно.
Рис. 2. Результат обучения слоя нейронов типа WTA
Серьезная проблема в использовании нейронов типа WTA — возможность возникновения "мертвых" нейронов, т.е. нейронов, ни разу не победивших в конкурентной борьбе в ходе обучения и поэтому оставшихся в начальном состоянии. Для исключения "ложных" срабатываний в режиме классификации мертвые нейроны после окончания обучения должны быть удалены.
Для уменьшения количества мертвых нейронов (и, следовательно, повышения точности распознавания) используется модифицированное обучение, основанное на учете числа побед нейронов и шрафовании наиболее "зарвавшихся" среди них. Дисквалификация может быть реализована либо назначением порога числа побед, после которого слишком активный нейрон "засыпает" на заданное число циклов обучения, либо искусственным уменьшением величины
пропорционально числу побед.
