Навчання без учителя

Незважаючи на численні прикладні досягнення, навчання з учителем критикувалося за свою біологічну неправдоподібність. Важко уявити навчальний механізм в мозку, який би порівнював бажані і дійсні значення виходів, виконуючи корекцію за допомогою зворотного зв’язку. Якщо допустити подібний механізм в мозку, то звідки тоді виникають бажані виходи? Навчання без вчителя є набагато більш правдоподібною моделлю навчання в біологічній системі. Розвинена Кохоненом та багатьма іншими, вона не потребує цільовому векторі для виходів і, отже, не вимагає порівняння з зумовленими ідеальними відповідями. Навчальне безліч складається лише з вхідних векторів. Навчальний алгоритм підлаштовує ваги мережі так, щоб виходили узгоджені вихідні вектори, тобто щоб пред’явлення досить близьких вхідних векторів давало однакові виходи. Процес навчання, отже, виділяє статистичні властивості навчальної множини і групує подібні вектори в класи. Пред’явлення на вхід вектора з даного класу дасть певний вихідний вектор, але до навчання неможливо передбачити, який вихід буде вироблятися даним класом вхідних векторів. Отже, виходи подібної мережі повинні трансформуватися в деяку зрозумілу форму, зумовлену процесом навчання. Це не є серйозною проблемою. Зазвичай не складно ідентифікувати зв’язок між входом і виходом, встановлену мережею.