.

После исключения половины вопросов из-за их малой значимости для нейронной сети в оптимизированном опроснике осталось 16 вопросов первого субтеста, 9 - второго и 20 - третьего. Количество информации, оставшееся после оптимизации:

,

то есть количество информации при оптимизации сократилось несколько более чем вдвое.

3.7 Эксперименты по предсказанию парных взаимоотношений

В этой серии экспериментов предполагалось установить, способны ли нейросети воспроизвести взаимоотношения пары испытуемых.

Обучающие выборки имели следующую структуру: № - номер примера, ID_From - номер оценивающего, ID_From - имя оценивающего, ID_To - номер оцениваемого, Name_To - имя оценивающего, w1_1_From - w3_36_From - ответы на вопросы опросника А.Г. Копытова, данные оценивающим, w1_1_To - w3_36_To - ответы на вопросы опросника А.Г. Копытова, данные оцениваемым, Ocen - данная оценка.

В задачник включались строки, соответствующие всем клеткам социометрической матрицы кроме диагональных, отвечающих за самооценку испытуемых.

Был сформирован задачник по группе 5-го курса. В него вошли 132 примера, по которым было произведено обучение соответствующего числа сетей по методике скользящего контроля.

В силу большой трудоемкости задачи обучения по выбооркам такого объема и размерности (обучение одной сети занимает около 40 мин.) обучения консилиумов не проводилось.

Результат скользящего контроля следующий: средняя относительная ошибка предсказания парных взаимоотношений в группе составила 33,1%.

Затем было вычислено среднее расстояние между случайными оценками и , вычисляемое, как и в п.3.4, по формуле

,

где N - количество примеров обучающей выборки.

Данная величина составила 6.612 (или, относительно шкалы измерения признака, 66.12%), то есть отличие предсказания сети от случайного почти двукратное.

Таким образом, можно говорить, что нейронные сети могут предсказывать не только усредненный статус члена группы, но и взаимоотношения между двумя произвольно взятыми личностями.

Выводы главы 3

Нейронная сеть способна на основе только психологических свойств исследуемых, без привлечения фактов социальной истории исследуемых личностей, интуитивно порождать прогноз результатов социометрического эксперимента на базе, со средней ошибкой 23-30%.

Данный прогноз общезначим для всех исследуемых с равным социальным статусом и устойчив относительно состава группы.

Аппарат нейронных сетей позволяет оптимизировать психодиагностические тестовые методики по объему точнее, чем это доступно даже опытному психологу.

Глава 4. Полутораслойный предиктор с произвольными преобразователями

4.1 Постановка проблемы

Функция F на R задана набором своих значений в случайных точках пространства . Построим ее аппроксимацию при помощи комбинаций - функций из набора , гладких и непрерывно дифференцируемых.Тогда

- ошибка аппроксимации F функцией ;

- ошибка предыдущего шага аппроксимации

Аппроксимация может вестись не только подбором коэффициентов, но и выбором на каждом шаге функций из . Таким образом может быть получено разложение функции F в сходящийся ряд вида: