Нейросетевые модели для систем информационной безопасности. Брюхомицкий Ю.А. - 114 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

114
В первоначальном виде сеть Хопфилда представляла собой
автоассоциативную сеть, структура которой показана на рис. 11.2 [16].
Рис. 11.2. Нейронная сеть Хопфилда
Сеть состоит из единственного рабочего слоя нейронов, число n которых
определяет одновременно количество входов и выходов сети. Каждый нейрон
имеет отдельный вход для компоненты х
i
,
ni ,1=
вектора Х входных сигналов.
Выход z
i
,
ni ,1=
каждого нейрона обратными связями связан с входами всех
остальных нейронов кроме самого себя (соблюдение условия устойчивости).
Совокупность выходных сигналов z
i
,
ni ,1=
образует выходной вектор Z сети.
Состояние сети это множество текущих сигналов z
i
,
ni ,1=
всех нейронов.
В первоначальном варианте сети Хопфилда состояние каждого нейрона
менялось в дискретные случайные моменты времени, в последующих
модификациях состояния нейронов менялись одновременно.
В сети Хопфилда могут использоваться формальные нейроны,
принимающие выходные значения 0 или 1. В этом случае текущее состояние
сети является двоичным числом, каждый бит которого является сигналом z
i
,
ni ,1=
некоторого нейрона.
Геометрическая интерпретация принципа функционирования сети из двух
и трех нейронов показана на рис. 11.3, а, б соответственно.
В двухнейронной сети каждой вершине квадрата соответствует одно из
четырех состояний системы. Трехнейронная сеть представлена кубом в
трехмерном пространстве. Каждой вершине куба соответствует одно из восьми
w
n2
w
12
w
n1
w
2n
w
21
w
1n
X
х
n
х
1
х
2
Z
z
1
z
2
z
n
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

Страницы