Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 68 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

3. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ПРЯМОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ

3.1. Топология и свойства

Искусственная нейронная сеть прямого распространения (ПР)

(англ. feed-forward network) содержит один или множество слоев

нейронов. Такие сети иногда называют многослойным персептро-

ном (multi-layer perceptron).

Можно выделить следующие свойства ИНС ПР:

• между нейронами внутри одного слоя отсутствуют связи;

• отсутствуют обратные связи между слоями;

• нейрон последующего слоя получает сигналы от всех нейронов

предыдущего слоя (полносвязность);

• число входов, выходов, а также число нейронов во внутренних

слоях не обязательно одинаково.

Сети прямого распространения не имеют обратных связей (т. е.

не имеют памяти). Этим они напоминают комбинационные логиче-

ские схемы, поскольку сигнал на выходе полностью определяется

текущими входами, весами связей и активационными функциями

нейронов.

Большинство используемых на практике нейронных сетей отно-

сится к классу ИНС ПР.

На рис. 3.1 показан вариант простейшей однослойной ИНС ПР с

m нейронами и входным вектором длиной n.

Рис. 3.1. Однослойная ИНС ПР

Входной слой

1-й (выходной) слой

