Нейросетевые модели для систем информационной безопасности. Брюхомицкий Ю.А. - 69 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

Рис. 7.12. Перцептрон с двумя рабочими слоями

Входной слой содержит n (в общем случае − градуальных) нейронов – по

числу компонент входного сигнала Х. Это вспомогательный слой, который

выполняет функции приема и распределения входных сигналов. Первый

рабочий слой содержит m формальных нейронов. Каждый нейрон этого слоя

связан с n нейронами входного слоя, образуя нейронный ансамбль (α-

перцептрон). Всего образуется m нейронных ансамблей по (n+1) нейронов в

каждом. Второй рабочий слой содержит единственный формальный нейрон,

связанный со всеми m нейронами первого рабочего слоя. Веса связей обоих

рабочих слоев настраиваются в процессе обучения.

Пусть веса и порог нейрона второго

рабочего слоя выбраны таким образом,

чтобы его выходной сигнал обращается в единицу только при всех единичных

выходных сигналах нейронов первого рабочего слоя (функция логичекое И).

Перцептрон, содержащий m нейронных ансамблей, в процессе обучения

формирует m гиперплоскостей в пространстве входных данных, каждая из

которых делит исходное пространство на два подпространства. При этом

каждый

нейрон первого рабочего слоя обеспечивает единичный выходной

сигнал для одного из этих подпространств. В результате, при обучении сети

возникает многообразие комбинаций по разделению исходного пространства

входных данных на отдельные части (подобласти), ограниченные секущими

гиперплоскостями. Нейрон второго рабочего слоя выполняет операцию сборки

(логического суммирования) необходимых частей (подобластей) для

формирования желаемой конфигурации

области, соответствующей

определенному классу входных сигналов. Единичный выходной сигнал этого

нейрона соответствует попаданию входного сигнала в сформированную

область, т.е. − определяет его принадлежность определенному классу.

1-й рабочий слой 2-й рабочий слой

Входной слой