ВУЗ:
Составители:
47
нейрон будет связан соответственно с тремя или с шестью топологическими
соседями.
Рис. 5.7. Структура ИНС с локальными связями на основе
шестиугольной и треугольной решетки
Все модели ИНС, которые нельзя отнести ни к одной из предыдущих
групп
называются неструктурированными.
Выбор типа сети. Многолетние исследования в области нейронного
моделирования накопили достаточно обширный арсенал ИН и ИНС самых
различных типов, ориентированных на решения различных классов задач.
Поэтому разработчику в большинстве случаев достаточно выбрать подходящий
тип нейронной системы из числа уже имеющихся и приспособить ее для
решения своей конкретной задачи.
Для построения ИНС, ориентированной на
решение конкретной задачи,
используются процедуры (программы) формирования (создания) нейронных
сетей. Эти процедуры обеспечивают ввод указанных характеристик моделей ИН
и структур ИНС.
Каждая тип ИНС может быть использован для решения лишь некоторого
ограниченного класса практических задач, поэтому выбор структуры ИНС
осуществляется в соответствии с особенностями и сложностью задачи. Для
решения отдельных классов
задач уже существуют оптимальные, на
сегодняшний день, конфигурации ИНС, которые называют нейронными
парадигмами. Так, многослойные ИНС с пороговыми и сигмоидальными
активационными функциями используются для распознавания образов и
классификации. ИНС с локальными связями хорошо подходят для обработки
изображений и некоторых других частных задач. Рекуррентные ИНС решают
задачи оптимизации и адаптивного управления.
Однослойные и многослойные
ИНС с кусочно-линейными активационными функциями применяются для
воспроизведения различных функциональных зависимостей. Для решения задач
линейной алгебры используются многослойные сети с особыми передаточными
функциями.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- …
- следующая ›
- последняя »
