Модели нейронных сетей.

,(2.1)

где pi - вероятность нахождения i-го блока в единичном состоянии;

P (x) - сигмоидная функция (рис. 1.2. б);

T - параметр, аналогичный температуре. При T®0 это правило переходит в правило срабатывания детерминированных элементов (1.3), а при повышении температуры увеличивается вероятность перехода системы в состояние с большей энергией.

Обучение машины Больцмана описано в параграфе 2.2.

Сети с латеральным торможением.

Карты признаков Кохонена. Обычно в качестве входных образов в моделях ассоциативной памяти используются некоторые внутренние представления сенсорной информации, прошедшей, как считается, необходимую предобработку. Один из нейросетевых вариантов такой переработки предложен Кохоненом. Его алгоритм формирует одно- или двумерную карту «карту» признаков путем нелинейного «сплющивания» многомерного сигнального пространства. При этом предполагается, что такое отображение должно сохранять топологические отношения, существующие между входными сигналами.

Структура нейронной сети, в которой реализуется формирование карт признаков, приведена на рис. 2.1. Нейроны, имеющие сигмоидную характеристику, расположены в виде одно- и двумерного слоя слоя по аналогии со слоистым строением коры. На каждый нейрон поступают два вида связей: mij, которые интерпретируются как связи от сенсорных входов или из других областей, и wjk - латеральные связи от нейронов одного слоя, характер которых зависит от расстояния между нейронами. Функция взаимодействия нейронов одного слоя имеет вид «мексиканской шляпы» (рис. 2.2.), что соответствует некоторым нейробиологическим данным. Близко расположенные нейроны возбуждают друг друга, с увеличением расстояния возбуждение сменяется торможением, а затем опять появляются слабые возбуждающие связи, которые по-видимому, выполняют ассоциативные функции и в данной модели не используются.

Эффект наличия латеральных связей с радиусом действия порядка размеров сети проявляется в следующем. Если на каждый нейрон подать (например, через связи от сенсорных входов mij) имеющий небольшой максимум случайный сигнал Si, то в процессе релаксации сети осуществляется повышение его контрасности. В результате вокруг первоначального максимума образуется «пузырек» выходной активности нейронов (рис. 2.3.).

Рис. 2.3.

Входные сигналы полностью определяют процесс самоорганизации сети, т.е. в ней реализован алгоритм обучения без учителя. Латеральные связи wjk в модели считаются постоянными, и все адаптивные эффекты происходят только в матрице входных связей М. Подробнее процесс обучения рассмотрен в параграфе 2.2.

Теория адаптивного резонанса. Пожалуй, одна из самых развитых и продуманных с биологической точки зрения концепций нейросетевой обработки информации предложена в работах Гроссберга. Ее стержнем является модель нейронной сети и алгоритмы теории адаптивного резонанса, которая была разработана в начале 70-х годов и детализирована в 80-х.

Нейронная система теории адаптивного резонанса способна обучаться распознаванию образов различной степени сложности. Она относит входной образ к одному из классов в зависимости от того, на какой образ из запомненных образов он больше всего похож. Если входной образ не соответствует ни одному из запомненных, создается новый класс путем его запоминания. Если найден образ, с определенным «допуском» соответствующий входному, то он модифицируется так, чтобы стать еще больше похожим на входной.

Перейти на страницу: 1 2 3 

Другое по теме

Научно-техническая программа КНР взгляд в будущее
В начале 1999 года был опубликован доклад Лозанского Международного Института Развития и Менеджмента, в котором китайские наука и техника по итогам 1998 года уверенно заняли 13 место в мире. Беспрецедентный скачок с 20 места в 1997 году еще раз доказал, что Китай уверенно идет вперед по пути реформ научно-технической и ...

Расчеты при проектировании висячего авто-пешеходного моста в г.Ярославле
Presented paper deals with Designed and Calculation aspects of Methods of suspension erection of central Span of 3 span foot/auto suspension Bridge Structure across River Kotorosl in Yaroslavl. Methology presented in this paper allow to Reach pre-defined degree of accuracy in Final Bridge Geometry at the end of the Cons ...

© Copyright 2013 -2014 Все права защищены.

www.guidetechnology.ru