Нейросетевые модели для систем информационной безопасности. Брюхомицкий Ю.А. - 134 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

134
Матрица весов W рабочего слоя сети формируется на основе
предъявленных обучающих данных следующим образом:
NLNN
L
L
NLNN
L
L
xxx
xxx
xxx
www
www
www
−−−
−−−
−−−
==
...
............
...
...
...
............
...
...
21
22221
112
11
21
22221
11211
W
, (13.1)
Ni ,1=
,
Lj ,1=
.
Т.е. w
ij
= −x
ij
.
Нейроны рабочего слоя производят вычисления по обычной формуле
∑
=
−⋅==
N
i
jiijjj
QxwFyFz
1
)()(
,
Ni ,1=
,
Lj ,1=
, (13.2)
где Q
j
– порог нейрона;
F(y
j
) – активационная функция нейрона.
Для того чтобы нейроны рабочего слоя могли реализовать вычисление
расстояния Хэмминга Е(X
j
, X) между предъявленным вектором Х и каждым из
L учебных образцов X
j
,
Lj ,1=
, для них устанавливаются параметры: w
ij
= − x
ij
,
Q
j
= −N, а активационная функция F(y
j
) выбирается линейная с насыщением:
0, если y
j
≤ 0;
F(y
j
) = y
j
, если 0 < y
j
≤ N;
N, если y
j
> N.
График активационной функции нейронов рабочего слоя имеет вид,
показанный на рис. 13.2.
Рис. 13.2. График активационной функции нейронов рабочего слоя
В литературе часто рассматривается модель, в которой параметры
нейронов рабочего слоя выбираются равными: w
ij
= − x
ij
/2
, Q
j
= −N/2.
N
y
j
N
z
j
0

Страницы