Нейросетевые технологии. Каширина И.Л. - 45 стр.

тые на квадраты (или пиксели) аналогично, как для однослойного персеп-
трона или сети обратного распространения. Используйте не менее 15–20
различных написаний цифр. Выходом сети служит двоичное представле-
ние входной цифры.
             § 7. СЕТИ С ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ
      Рассмотренные ранее нейросетевые архитектуры относятся к классу
сетей с направленным потоком распространения информации и не содер-
жат обратных связей. После обучения на этапе функционирования сети
каждый нейрон выполняет свою функцию – передачу выходного сигнала –
ровно один раз. В общем случае может быть рассмотрена нейронная сеть,
содержащая произвольные обратные связи, то есть пути, передающие
сигналы от выходов к входам. Отклик таких сетей является динамиче-
ским, т. е. после подачи нового входа вычисляется выход и, передаваясь по
обратной связи, модифицирует вход. Затем выход повторно вычисляется, и
процесс повторяется снова и снова. Для устойчивой сети последователь-
ные итерации приводят к все меньшим изменениям выхода, и в результате
выход становится постоянным. Для многих сетей процесс никогда не за-
канчивается, такие сети называют неустойчивыми. Неустойчивые сети об-
ладают интересными свойствами и могут рассматриваться в качестве при-
мера хаотических систем, но для большинства практических приложений
используются сети, которые дают постоянный выход.

                          7.1. Сеть Хопфилда
      Рассмотрим однослойную сеть с обратными связями, состоящую из n
входов и n нейронов (рис. 24). Каждый вход связан со всеми нейронами.
Так как выходы сети заново подаются на входы, то yi – это значение i-го
выхода, который на следующем этапе функционирования сети становится
i-м входом.




           Входы                              Нейроны

                     Рис. 24. Модель сети Хопфилда

                                   45