Составители:
Рубрика:
Часть I. Модели и прогноз
138
Рис.3.24. Сеть прямого распространения (персептрон) из трех слоев
В многослойных нейронных сетях нейроны объединяются в слои
(рис.3.24). Слой содержит совокупность нейронов с едиными входными
сигналами. Число нейронов в слое может быть любым и не зависит от
количества нейронов в других слоях. В общем случае сеть состоит из
нескольких слоев, пронумерованных слева направо. Внешние входные
сигналы подаются на входы нейронов входного слоя (его часто нумеруют
как нулевой), а выходами сети являются выходные сигналы последнего
слоя. Кроме входного и выходного слоев в многослойной нейронной сети
есть один или несколько так называемых скрытых слоев. В зависимости от
того, передают ли последующие слои свои сигналы на предыдущие слои,
различают сети прямого распространения (feedforward networks, сети без
обратных связей) и сети с обратными связями (recurrent networks). Следует
иметь в виду, что после введения обратных связей сеть уже не просто
осуществляет отображение множества входных значений на множество
выходных, она превращается в динамическую систему высокой
размерности, и возникает вопрос о ее устойчивости. Кроме того,
нейронные сети можно разделить на
1) гомогенные и гетерогенные (т.е. с единой функцией активации для
всех нейронов или с различными функциями активации);
2) бинарные (оперируют только двоичными сигналами 0 и 1) и
аналоговые (оперируют с вещественными числами);
3) синхронные и асинхронные.
ИНС различаются также по числу слоев. Теоретически число слоев и число
нейронов в каждом слое может быть произвольным, однако фактически
оно ограничено ресурсами компьютера или специализированных
микросхем, на которых обычно реализуется нейросеть. Чем сложнее сеть,
тем более сложные задачи она может решать.
3.8.3. Основные свойства и решаемые задачи
Несмотря на примитивность в сравнении с биологическими
системами, даже многослойные ИНС прямого распространения обладают
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 142
- 143
- 144
- 145
- 146
- …
- следующая ›
- последняя »
