Нейросетевые модели для систем информационной безопасности. Брюхомицкий Ю.А. - 133 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

133
13. Нейронная сеть Хэмминга
Нейронная сеть Хэмминга была предложена Р.П. Липпманом в 1987 г. Ее
можно рассматривать как развитие сети Хопфилда [20]. Основная идея
функционирования этой сети состоит в параллельном вычислении расстояния
Хэмминга между предъявляемым на входы сети неизвестным образцом и
учебными образцами, закодированными в структуре сети.
Однослойная сеть Хэмминга. В своем простейшем варианте ИНС
Хэмминга реализуется в виде однослойной структуры (рис. 13.1) [21].
13.1. Структура однослойной ИНС Хэмминга
Входной слой вычислений не выполняет и служит для приема и
распределения входных сигналов. Он содержит N нейронов, по числу
компонент входного сигнала X = (x
1
, х
2
, …, х
N
),
Ni ,1=
.
В сети Хэмминга, как и в сети Хопфилда, входные сигналы X = (x
1
, х
2
, …,
х
N
),
Ni ,1=
могут быть только бинарными векторами, которые удобнее
представлять с помощью биполярного кодирования двоичных компонент: х
i
=
+1 («включено»); х
i
= –1 («выключено»).
Рабочий слой сети содержит L нейронов, по числу закодированных в
структуре сети учебных образцов Х
j
,
Lj ,1=
, и вычисляет расстояния
Хэмминга (число несовпадающих бит) между предъявленным вектором Х и
каждым из L учебных образцов. Выходными сигналами рабочего слоя являются
целые числа z
1
, z
2
, …, z
L
, показывающие расстояния Хэмминга для
соответствующих учебных образцов
Lj ,1=
.
.
.
.
z
L
z
2
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
z
1
Х
x
1
x
2
x
N
Рабочий слой Входной слой
W

Страницы