Training eines CPG-Netzwerkes

Netzwerktraining

Während des Trainings erlernt das neuronale Netz den Zusammenhang zwischen Struktur und Spektrum durch die Analyse eines Satzes von Beispielpaaren aus Molekülen und Spektren. Für jeden Datenpunkt, ein Paar aus Molekül und Spektrum, werden zwei Schritte gemacht.

Zu jeder Struktur, die als RDF-Code verschlüsselt wurde, gibt es im Trainingsatz ein entsprechendes IR Spektrum

Suchen des ähnlichsten Neurons

Für jeden Datenpunkt wird das ähnlichste Neuron, durch Berechnung des mittleren quadratischen Fehlers zwischen dem Strukturcode (rot) der Trainingsstruktur und dem Eingabeblock (oben) des neuronalen Netzwerkes, gesucht.

Anpassung des Neuronengewichtes

Die Gewichte des ähnlichsten Neurons "Winning Neuron" werden angepasst um dem Trainingsdatenpunkt ähnlicher zu werden. Die Gewichte der benachbarten Neuronen werden ebenso angepasst, wobei diese Rate mit zunehmender Entfernung vom "winning neuron", abnimmt. Die Anpassung wird auf den Strukturblock (grün) und den Spektrenblock (rot) angewendet. Dieser Trainingsschritt erarbeitet den Zusammenhang zwischen Struktur und Spektrum und speichert ihn im Netzwerk.

Anpassung des Neuronengewichtes

Ein trainiertes CPG-Netzwerk arbeitet als Interpolator und ist in der Lage das Spektrum eines ihm unbekannten Moleküls vorherzusagen.

© Prof. Dr. J. Gasteiger, Dr. Th. Engel, CCC Univ. Erlangen, Wed Jun 9 12:55:24 2004 GMT
 BMBF-Leitprojekt Vernetztes Studium - Chemie