Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 174 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

174
1131
3113
1311
,W
éù
-- -
êú
êú
= --
êú
êú
- --
ëû
ò
131
113
311
131
.W
éù
--
êú
êú
--
êú
=
êú
--
êú
êú
--
êú
ëû
Пусть на вход сети подан искаженный вектор А = (0,8 0,2 0).
Тогда
[ ]
[ ]
[ ] [ ]
1131
08 02 0 3 1 1 3
1311
02 122 1 0010
,,
,, ,
B F AW F
F
éù
éù
-- -
êú
êú
êú
êú
= = × -- =
êú
êú
êú
êú
- --
êú
ëû
ëû
= - - -=
[ ]
[ ] [ ]
ò
131
113
1111
311
131
662100.
A F BW F
F
éù
éù
--
êú
êú
êú
êú
--
éù
êú
êú
= = - - -× =
êú
êú
êú
ëû
--
êú
êú
êú
êú
--
êú
êú
ëû
ëû
= - -=
Таким образом, используя ДАП, можно связывать одни образы с
другими, имеющими иную размерность. Кроме того, можно органи-
зовывать цепочки ассоциаций, как бы воссоздавая образ за образом.
Важное свойство ДАП заключается в ее устойчивости, которая
сохраняется при любых значениях весов сети.
Описанный вариант ДАП является наиболее простым. В общем
случае поведение нейронов может быть асинхронным, функция ак-
тивации может быть сигмоидной, и соответственно выход нейронов
может быть непрерывным, а не дискретным. Это характерно, на-
пример, при оптической реализации ДАП. Поэтому в общем случае
веса ДАП не назначаются путем вычисления (как показано ранее),
а получаются в результате процедуры обучения.
Рассмотрим, как можно использовать принцип машины Больц-
мана при обучении ДАП [25].
Первоначально весам ДАП присваиваются случайные значения.
Вводятся искусственная температура Т сети и искусственная энер-
гия нейрона E. Искусственная температура получает высокое на-
чальное значение.
Искусственную энергию нейрона рассчитывают по формуле
E
j
= Y
j
– q,
где q – пороговое значение.

Страницы