Искусственные нейронные сети. Каширина И.Л. - 25 стр.

                                        25
     Сеть Кохонена нашла самое широкое применение в задачах финансового
анализа. С ее помощью успешно решаются задачи предсказания рисков, рейтин-
гования и многие другие.

       5.2. Нейроны Гроссберга. Входные и выходные звезды.
Входная звезда Гроссберга, как показано на рис. 12, состоит из нейрона, на кото-
рый подается группа входов, умноженных на синапcические веса.




                                                       Y




                        Рис. 12. Входная звезда Гросссберга

Выходная звезда, показанная на рис. 13, является нейроном, управляющим груп-
пой весов. Входные и выходные звезды могут быть взаимно соединены в сети
любой сложности.




                          X



                       Рис. 12. Выходная звезда Гросссберга.

                           Обучение входной звезды

Входная звезда выполняет распознавание образов, т. е. она обучается реагировать
на определенный входной вектор Х и ни на какой другой. Это обучение реализу-
ется путем настройки весов таким образом, чтобы они соответствовали входному
вектору. Входная звезда имеет тождественную активационную функцию:
 f ( s) =s , то есть выход входной звезды определяется как взвешенная сумма ее
             n
входов: Y =∑ wi xi . С другой точки зрения, выход можно рассматривать как ска-
            i =1
лярное произведение входного вектора с весовым вектором. Если эти векторы
имеют единичную норму, то скалярное произведение будет максимальным для
того входного образа, которому нейрон был обучен.