Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 173 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

173
Векторы на выходе слоев можно назвать кратковременной па-
мятью. Если приложить на выходе слоя один новый входной век-
тор, то состояние кратковременной памяти может измениться.
Система функционирует в направлении минимизации функции
энергии, и каждый минимум этой функции соответствует одному
запомненному образу.
Долговременная память реализуется в весах W и W
т
.
Активационная функция F может быть пороговой с порогом 0.
Поведение сети изменяется по тактам. В промежутках между
тактами выход нейрона фиксирован.
Векторы А и В задают обучающий набор, и весовая матрица вы-
числяется по формуле
T
.
ii
i
W AB=
å
Пример 6.8. Пусть заданы обучающие пары
А
1
= (1 0 0), В
1
= (0 0 1 0),
А
2
= (0 1 0), В
2
= (1 0 0 1),
А
3
= (0 0 1), В
3
= (0 1 0 0).
Нулевое значение кодируется с помощью значения –1 (это улуч-
шает поведение сети):
А
1
= (1 –1 –1), В
1
= (–1 –1 1 –1),
А
2
= (–1 1 –1), В
2
= (1 –1 –1 1),
А
3
= (–1 –1 1), В
3
= (–1 1 –1 –1).
Далее рассчитывается матрица весов:
òòò
11 22 33
,W AB AB AB=++
[ ]
ò
11
1 1111
11111 1111
1 1111
,AB
éù é ù
-- -
êú ê ú
êú ê ú
=- - - - = -
êú ê ú
êú ê ú
--
ëû ë û
[ ]
ò
22
1 1111
11111 1111
1 1111
,AB
éù é ù
- --
êú ê ú
êú ê ú
= -- = --
êú ê ú
êú ê ú
- --
ëû ë û
[ ]
ò
33
1 1111
11111 1111
1 1111
,AB
éù é ù
--
êú ê ú
êú ê ú
=- - - - = -
êú ê ú
êú ê ú
- --
ëû ë û

Страницы