ВУЗ:
Составители:
130
b
i
= 1, если b
i
> 0,
b
i
= 0, если b
i
< 0,
b
i
не изменяется, если b
i
= 0,
получаем B
1
= 101, что является требуемой ассоциацией.
Затем, подавая вектор В
1
во вновь образованной биполярной форме через
обратную связь на вход первого слоя к матрице
т
W , вычисляем вектор А
1
по
правилу:
.][
3333223113
2332222112
1331221111
332313
322212
312111
321
т
1
3
2
1
T
1
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
++=
++=
++=
=
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
⋅=⋅=
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=
wbwbwba
wbwbwba
wbwbwba
www
www
www
bbb
a
a
a
WBA
[]
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
−
−
=
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
−=
−−=
−−=
=
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
−−
−−
−
⋅−=
3
3
3
311
131
113
311
131
113
111
3
2
1
т
1
a
a
a
A
.
После применения порогового правила получим А
1
= 001.
Аналогично можно получить ассоциации для двух остальных пар векторов
А
2
,
В
2
и А
3
, В
3
. Этот пример демонстрирует, как входной вектор A с
использованием матрицы W производит выходной вектор B, который, в свою
очередь, с использованием матрицы W
Т
производит вектор A.
ДАП обладает способностью к обобщению. Например, если
незавершенный или частично искаженный вектор подается в качестве A, сеть
имеет тенденцию к выработке запомненного вектора B, который в свою очередь
стремится исправить ошибки в A. Для этого может потребоваться несколько
проходов, но сеть сходится к воспроизведению ближайшего запомненного
образа.
Емкость памяти. Как и сети Хопфилда, ДАП имеет ограничения на
максимальное количество ассоциаций, которые она может точно воспроизвести.
Если этот лимит превышен, сеть может выработать неверный выходной сигнал,
воспроизводя ассоциации, которым сеть не обучена (ложные образы –
фантомы).
Существуют разные оценки числа L запоминаемых в ДАП ассоциаций [16].
В соответствии с данными
Б. Коско L не может превышать количества
нейронов в меньшем слое:
),min( mnL <
.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 128
- 129
- 130
- 131
- 132
- …
- следующая ›
- последняя »
