Нейросетевые технологии. Каширина И.Л. - 10 стр.

UptoLike

Составители: 

10
Многослойные искусственные нейронные сети
Более крупные и сложные нейронные сети обладают, как правило, и
большими вычислительными возможностями. Хотя созданы сети всех
конфигураций, какие только можно себе представить, послойная организа-
ция нейронов копирует слоистые структуры определенных отделов мозга.
Оказалось, что такие многослойные сети обладают большими возможно-
стями, чем однослойные, и в последние годы были разработаны многооб
-
разные алгоритмы для их обучения.
Рис. 5. Пример многослойной нейронной сети
Многослойные сети могут образовываться каскадами слоев. Выход
одного слоя является входом для последующего слоя. Подобная сеть пока-
зана на рис. 5 и снова изображена со всеми соединениями.
Многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной
мощности по сравнению с однослойной сетью лишь в том случае, если ак-
Рис. 4. Простейшая однослойная нейронная сеть
              Рис. 4. Простейшая однослойная нейронная сеть

            Многослойные искусственные нейронные сети
    Более крупные и сложные нейронные сети обладают, как правило, и
большими вычислительными возможностями. Хотя созданы сети всех
конфигураций, какие только можно себе представить, послойная организа-
ция нейронов копирует слоистые структуры определенных отделов мозга.
Оказалось, что такие многослойные сети обладают большими возможно-
стями, чем однослойные, и в последние годы были разработаны многооб-
разные алгоритмы для их обучения.




             Рис. 5. Пример многослойной нейронной сети

     Многослойные сети могут образовываться каскадами слоев. Выход
одного слоя является входом для последующего слоя. Подобная сеть пока-
зана на рис. 5 и снова изображена со всеми соединениями.
     Многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной
мощности по сравнению с однослойной сетью лишь в том случае, если ак-
                                  10