Методические указания к лабораторным работам по курсу "Нейрокомпьютерные системы". Домашова Д.В - 23 стр.

         Если на входах {rj} сигналов нет, а хотя бы на одном из входов {Sk} сигнал
присутствует, то на выходе нейрона q устанавливается состояние «1», независимо
от состояния генератора шума.
         Если хотя бы на одном из тормозящих входов {rj} присутствует сигнал, то
на выходе q устанавливается «0» независимо от других сигналов.
       - в процессе работы стохастической нейроподобной сети синоптические
          веса у стохастического нейрона могут изменяться. Изменения весов ана-
          логично изменению состояния на выходе нейрона происходят только в
          момент появления тактирующего сигнала Zr, который сопровождается
          посылкой величины подкрепления Ef (-l ≤Ef≤ +1).
        Правило изменения синоптических весов при появлении сигнала Z. Пусть qi
 (q = 0 или 1) — состояние выхода i-ro нейрона и qj (q = 0 или 1) — состояние вы-
 хода j-го нейрона. Пусть wij — синоптический вес связи между i-м и j-м нейрона-
 ми до прихода сигнала Zr a wij* — синоптический вес после прихода Zr Тогда
                                    wij ∪ (qi & q j & ε ), при Ef ≥ 0
                              wij =                                                              (4.3)
                                     wij & qi & q j & ε ), при Ef ≤ 0
где ε — двоичная случайная величина, ε = 0 или 1, у которой
                       М(ε)=|Ef|                                        (4.4)
      М (ε) — математическое ожидание случайной величины.
      Функцию f(Е) в выражении Ef мы будем называть характеристикой нейрона.
      Она может быть различной, мы будем использовать 2 её вида:
                                                        0.6
                  C1 E ,
                         2
                                             при E ≤ z
                                                        C1
                  
                             0 .5                  0.5           0.5
      f1 ( E ) = 1 − C1 (2 z      − E ) z , при z       ≤ E ≤ 2z                         (4.5)
                              C1                   C1            C1
                                                         0.5
                  1,                        при E ≥ 2 z           степенная хха - ка
                                                        C1
                   0,      если E ≤ E 0
                   
      f 2 ( E ) =  E0                                                                    (4.6)
                   1 − E , иначе                              гиперболичекая хха - ка

  где Е0 — константа; C1 — константа; z = 2, 3, 4, ...
      Соответствующие функциям нейроны - степенным и гиперболическим ней-
роном.


4.4 Стохастическая нейроподобная сеть

     Стохастической нейроподобной сетью будем называть множество стохас-
тических нейронов, удовлетворяющее следующим требованиям:

24