Нейросетевые модели для систем информационной безопасности. Брюхомицкий Ю.А. - 137 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

137
0, если y
k
≤ 0;
F(y
k
) = y
j
, если 0 < y
j
≤ A;
A, если y
j
> A,
причем величина А должна быть достаточно большой, чтобы любые возможные
значения аргумента не приводили к насыщению.
График активационной функции нейронов слоя MAXNET имеет вид,
показанный на рис. 13.4.
Рис. 13.4. График активационной функции нейронов слоя MAXNET
Учитывая, что веса второго слоя выбираются, исходя из условия:
1
=
jk
w
, при j=k;
ε
−
=
jk
w
, при j
≠
k,
выражение (13.5) можно представить в окончательном виде
LkjpzpzFpz
L
kj
j
j
kk
,1,,)]1()1([)(
1
)2()2()2(
=−ε+−=
∑
≠
=
Значение ε весов тормозных связей w
jk
(j
≠
k) обычно выбираются в
диапазоне
1
1
0
−
−<ε<
L
.
Для обеспечения абсолютной сходимости процесса в слое MAXNET веса
тормозных связей должны отличаться друг от друга. Чтобы удовлетворить
этому условию, Р.П. Липпманн предложил следующую формулу для расчета
весов тормозных связей:
ξ+
−
−=
1
1
L
w
jk
,
y
k
A
z
k
0
A

Страницы