Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 194 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

194
1
(),
n
j ij i l
i lj
y w x g j,l y
=¹
=+
åå
(7.3)
где g(j,l) – сила связи между нейронами, которую часто называют
функцией соседства.
Возможны разные варианты g(j,l).
Простейший вариант функции соседства одномерного слоя
1
0
,,
(, )
,.
ij r
gij
ij r
ì
-£
ï
ï
=
í
ï
->
ï
î
Гауссова функция соседства может быть описана в виде
2
2
2
( , ) exp ,
R
gij
s
æö
÷
ç
÷
ç
=
÷
ç
÷
ç
÷
ç
èø
где s – выбранная константа; R – расстояние между нейронами Ко-
хонена, вычисляемое по формуле
2
.
ij
R rr=-
Здесь r
i
и r
j
– координаты нейронов.
Помимо гауссовой функции можно использовать функцию, ко-
торая имеет вид «мексиканской шляпы» (рис. 7.3).
Как следует из рис. 7.3, вокруг точки возбуждения имеется не-
большая окрестность, в которой нейроны переходят в активное со-
стояние. За пределами данной окрестности происходит торможение
активности нейронов. Наблюдается также слабая связь активности
между нейронами с места возбуждения и нейронами с удаленных
участков.
На практике можно использовать упрощенный подход к описа-
нию функции взаимодействия (рис. 7.4).
Рис. 7.3. Вариант описания взаимодействия нейронов
+ +
+ +
–
–
g(R )
R
b

Страницы