Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 181 стр.

UptoLike

Составители: 

181
Сеть Хэмминга может быть модифицирована, чтобы выдавать
на выходе не номер класса, к которому относится входной вектор, а
ассоциированный с этим классом образ. При этом длина выходного
вектора может не совпадать с длиной входного вектора (гетероас-
социативная память). Для того чтобы добиться такого эффекта, к
сети Хэмминга добавляется 3-й (выходной) слой (рис. 6.19).
В процессе функционирования трехслойной сети Хэмминга в от-
личие от двухслойной появляется третья фаза. В этой фазе нейрон-
победитель во 2-м слое посредством весов, связывающих его с ней-
ронами 3-го выходного слоя, формирует на выходе отклик сети в
виде двоичного вектора P, соответствующий возбуждающему век-
тору Х. Поскольку на выходе слоя конкуренции только один ней-
рон выдает единичный выходной сигнал, можно сформулировать
простое правило назначения весов выходного слоя:
, 1 , 1,,
il lj
w p i j ,m l ,k= ==
1 11 12 1
2 21 22 2
3
12
...
...
.
...
k
k
m m m mk
Ppp p
Ppp p
W
P pp p
é ùé ù
ê úê ú
ê úê ú
ê úê ú
==
ê úê ú
ê úê ú
ê úê ú
ê úê ú
ë ûë û

Сеть Хэмминга имеет важные преимущества по сравнению с се-
тью Хопфилда:
1. Емкость данной сети не зависит от размерности входного сиг-
нала и равна числу нейронов рабочего слоя.
Рис. 6.19. Структура трехслойной ИНС Хэмминга
x
1
x
2
Входной слой
x
3
x
n
2
m
W
1
Рабочий слой
y
2
y
m
1
y
1
X
z
1
z
2
z
m
P
Cлой конкуренции
W
2
W
3
Выходной слой
p
1
p
2
p
k
2
m
1
2
k
1