ВУЗ:
Составители:
111
Характерная особенность РС состоит в том, что выходные сигналы
нейронов рабочего слоя в некоторый момент времени t
k
являются одновременно
входными сигналами сети в следующий момент времени t
k+1
: X(t
k+1
)=Z(t
k
). Это
приводит к тому, что отклик РС получается динамическим. Приложение
входного сигнала порождает выходной сигнал, который, передаваясь по
обратным связям, модифицирует входной сигнал. Изменившийся входной
сигнал снова порождает новый выходной сигнал, и т.д. Т.е. изменение
состояния одного нейрона отражается на всей сети вследствие обратной связи
типа «один ко
многим».
Вектор входных сигналов
Х в РС особо не выделяется, а начальное
возбуждение сети осуществляется кратковременным приложением
Х(t
0
) к
выходам сети.
Уровень активации нейронов сети вычисляется следующим образом:
∑
≠
+=
ji
jiijj
bzwy ,
(11.1)
где: b
j
– внешний входной сигнал j-нейрона.
В качестве активационной функции F для нейронов сети может быть
использована пороговая функция с тремя уровнями:
1, если y
j
> Q
j
,
z
j
= F(y
j
) = 0, если y
j
< Q
j
, (11.2)
z
j
, если y
j
= Q
j
.
Если последовательные итерации в РС приводят к все меньшим
изменениям выходного сигнала, то спустя некоторое время выходной сигнал
перестанет изменяться совсем и сеть придет в устойчивое состояние. Для
других же РС этот процесс никогда не заканчивается. Такие сети называются
неустойчивыми или осциллирующими. Как пример хаотических систем, они
сами по
себе обладают рядом интересных свойств, однако для большинства
приложений систем ИИ необходимы именно устойчивые РС. Поэтому
использование РС неизбежно порождает как первоочередную – проблему
предсказания ее устойчивости.
Устойчивость РС [16]. В 1983 году Коэном и Гроссбергом было показано,
что РС является устойчивой, если ее матрица связей
W
nnnn
n
n
www
www
www
...
............
...
...
21
22221
11211
=W
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 109
- 110
- 111
- 112
- 113
- …
- следующая ›
- последняя »
