Нейросетевые технологии. Каширина И.Л. - 51 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

51
Рис. 29. Структура сети Хэмминга
На стадии инициализации весовым коэффициентам первого слоя
присваиваются следующие значения:
nkmi
X
w
k
i
ik
,1,,1;
2
∈∈= , где X
i
k
–
i-й элемент k-го входного образа (X
i
k
принадлежит множеству {–1,1}).
Весовые коэффициенты тормозящих синапсов во втором слое берут
равными небольшими по модулю отрицательными числами
ε
− , где
0 <
ε
< 1/m . Вес нейрона, связанный с его же выходом, имеет значение
+1 (см. рис. 29).
Алгоритм функционирования сети Хэмминга
Шаг 1. На входы сети подается неизвестный вектор X, исходя из ко-
торого рассчитываются состояния (выходы) нейронов первого слоя, ко-
торые передаются на вход второго слоя.
Шаг 2. Вычисляются выходы нейронов второго слоя.
Шаг 3. Проверяется, изменились ли выходы нейронов второго слоя за по-
следнюю итерацию. Если да – выходы второго слоя умножаются на соот-
ветствующие весовые коэффициенты и передаются на входы этого же
слоя, а затем переход к шагу 2. Если нет – выходы стабилизировались и
работа сети завершена.
В отличие от сети Хопфилда, емкость сети Хемминга
не зависит от раз-
мерности входного сигнала, она в точности равна количеству нейронов m.
Сеть Хопфилда с входным сигналом размерностью
100 может запомнить
10 образцов, при этом у нее будет 10000 синапсов. У сети Хемминга с та-
W 
                        W




                    Рис. 29. Структура сети Хэмминга

      На стадии инициализации весовым коэффициентам первого слоя
                                          X ik
присваиваются следующие значения: wik =        ; i ∈1, m, k ∈1, n , где Xik –
                                           2
i-й элемент k-го входного образа (Xik принадлежит множеству {–1,1}).
Весовые коэффициенты тормозящих синапсов во втором слое берут
равными небольшими по модулю отрицательными числами − ε , где
0 < ε < 1/m . Вес нейрона, связанный с его же выходом, имеет значение
+1 (см. рис. 29).
              Алгоритм функционирования сети Хэмминга
Шаг 1. На входы сети подается неизвестный вектор X, исходя из ко-
торого рассчитываются состояния (выходы) нейронов первого слоя, ко-
торые передаются на вход второго слоя.
Шаг 2. Вычисляются выходы нейронов второго слоя.
Шаг 3. Проверяется, изменились ли выходы нейронов второго слоя за по-
следнюю итерацию. Если да – выходы второго слоя умножаются на соот-
ветствующие весовые коэффициенты и передаются на входы этого же
слоя, а затем переход к шагу 2. Если нет – выходы стабилизировались и
работа сети завершена.

В отличие от сети Хопфилда, емкость сети Хемминга не зависит от раз-
мерности входного сигнала, она в точности равна количеству нейронов m.
Сеть Хопфилда с входным сигналом размерностью 100 может запомнить
10 образцов, при этом у нее будет 10000 синапсов. У сети Хемминга с та-
                                     51

Страницы