Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 34 стр.

UptoLike

Составители: 

34
Для того чтобы входная звезда реагировала не только на сам об-
раз X, но и на его искаженные и зашумленные варианты, формиру-
ется обучающее множество векторов, незначительно отличающих-
ся от эталона.
Для каждого вектора из обучающего набора выполняется кор-
рекция весов
1
( ),
tt t
i i ti i
w w xwα
+
=+ -
где t момент времени; α
t
коэффициент скорости обучения, ко-
торый имеет начальное значение порядка 0,1 и постепенно умень-
шается.
Таким образом, веса входной звезды постепенно усредняются по
набору обучающих векторов, приближаясь к центру кластера, ко-
торый они образуют.
Выходная звезда Гроссберга (outstar) представляет собой ней-
рон, управляющий группой весов (рис. 1.19).
Выходная звезда должна выдавать требуемый вектор Y.
Процесс обучения выходной звезды напоминает процесс обуче-
ния входной. Он предполагает формирование обучающего множе-
ства выходных векторов с последующей коррекцией весов:
1
( ).
tt t
i i ti i
w w ywα
+
=+ -
Входные и выходные звезды могут соединяться друг с другом в
различных конфигурациях.
Рис.1.18. Входная звезда
Гроссберга
x
1
x
2
x
3
x
4
x
N
w
1
w
2
w
3
w
4
w
N
1
N
i i
i
y x w
=
=
å
y
1
y
2
y
3
y
4
y
N
w
1
w
2
w
3
w
4
w
N
X
Рис.1.19. Выходная звезда
Гроссберга