Системы искусственного интеллекта. Гудков П.А. - 49 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

49
В соответствии с правилом Хебба, если предъявленному биполярному
изображению X = (х
1
, ..., х
п
) соответствует неправильный выходной сигнал,
то веса
(
)
niw
i
,1= связей нейрона адаптируются по формуле
(
)
niyxtwtw
iii
,0)(1 =+=+
где w
i
(t), w
i
(t+1) соответственно вес i-й связи нейрона до и после адаптации;
(
)
nx
i
,1 – компоненты входного изображения; X
0
= 1 – сигнал смещения; у –
выходной сигнал нейрона.
В более полной и строгой форме алгоритм настройки весов связей
нейрона с использованием правила Хебба выглядит следующим образом:
Шаг 1. Задается множество М = {(X
1
, t
l
), ..., (Х
т
, t
m
)} состоящее из пар
{входное изображение
(
)
k
n
kk
xxX ,...,
1
= , необходимый выходной сигнал
нейрона t
k
, ( mk ,1= )}. Инициируются веса связей нейрона:
niw
i
,0,0 ==
Шаг 2. Для каждой пары (X
k
, t
k
),
mk ,1= пока не соблюдаются условия
останова, выполняются шаги 3-5.
Шаг 3. Инициируется множество входов нейрона:
nixxx
k
ii
,1,,1
0
===
Шаг 4. Инициируется выходной сигнал нейрона: у = t
k
.
Шаг 5. Корректируются веса связей нейрона по правилу:
(
)
(
)
niyxoldwneww
iii
,0, =+=
Шаг 6. Проверка условий останова. Для каждого входного изображения Х
k
рассчитывается соответствующий ему выходной сигнал у
к
:
mk
Sесли
Sесли
y
k
k
k
,1,
0,1
0,1
=
ï
î
ï
í
ì
£-
>
=
где
å
=
+=
n
i
i
i
kk
wwxS
1
0
Если вектор (у
1
, ..., у
т
) рассчитанных выходных сигналов равен
вектору (t
1
, ..., t
m
) заданных сигналов нейрона, т. е. каждому
входному изображению соответствует заданный выходной сигнал, то
вычисления прекращаются (переход к шагу 7), если же (у
1
, ..., у
т
)
¹
(t
1
, ..., t
m
), то переход к шагу 2 алгоритма.
Шаг 7. Останов.
Использование группы из т биполярных или бинарных нейронов А
1
,
..., А
т
(рис. 5.2) позволяет существенно расширить возможности нейронной
        В соответствии с правилом Хебба, если предъявленному биполярному
изображению X = (х1, ..., хп) соответствует неправильный выходной сигнал,
то веса wi ( i = 1, n ) связей нейрона адаптируются по формуле

        wi (t + 1) = wi (t ) + xi y i = 0, n

где wi(t), wi (t+ 1 ) соответственно вес i-й связи нейрона до и после адаптации;
  ( )
xi 1, n – компоненты входного изображения; X0 = 1 – сигнал смещения; у –

выходной сигнал нейрона.
        В более полной и строгой форме алгоритм настройки весов связей
нейрона с использованием правила Хебба выглядит следующим образом:

Шаг 1. Задается множество М = {(X1, tl), ..., (Хт, tm)} состоящее из пар
       {входное изображение X k = (x1k ,..., x nk ), необходимый выходной сигнал
       нейрона tk, ( k = 1, m )}. Инициируются веса связей нейрона:
           wi = 0, i= 0, n
Шаг 2. Для каждой пары (Xk , t k ), k = 1, m пока не соблюдаются условия
       останова, выполняются шаги 3-5.
Шаг 3. Инициируется множество входов нейрона: x 0 = 1, xi = xik , i = 1, n
Шаг 4. Инициируется выходной сигнал нейрона: у = tk .
Шаг 5. Корректируются     веса      связей      нейрона    по        правилу:
           wi (new
                =  ) wi (old ) + xi y,=i 0, n
Шаг 6. Проверка условий останова. Для каждого входного изображения Хk
       рассчитывается соответствующий ему выходной сигнал ук:
                              ìï1, если S k > 0
                         yk = í                   , k = 1, m
                               ïî- 1, если S k £ 0
           где
                                  n
                         S k = å x k i wi + w0
                                 i =1
       Если вектор (у1, ..., у т) рассчитанных выходных сигналов равен
       вектору (t1, ..., tm) заданных сигналов нейрона, т. е. каждому
       входному изображению соответствует заданный выходной сигнал, то
       вычисления прекращаются (переход к шагу 7), если же (у1, ..., ут)
           1        m
       ¹ (t , ..., t ), то переход к шагу 2 алгоритма.
Шаг 7. Останов.

        Использование группы из т биполярных или бинарных нейронов А1,
..., Ат (рис. 5.2) позволяет существенно расширить возможности нейронной

                                                                             49

Страницы