Нейросетевые технологии. Каширина И.Л. - 52 стр.

UptoLike

Составители: 

52
кой же емкостью будет всего лишь 1000 синапсов. Однако на выходе сеть
Хемминга выдает не распознанный эталонный образ, а только его номер.
7.3. Сеть ДАП (двунаправленная ассоциативная память)
Сеть Хопфилда реализует так называемую автоассоциативную па-
мять. Это означает, что образ может быть завершен или исправлен, но не
может быть ассоциирован с другим образом. Двунаправленная ассоциа-
тивная память (ДАП), разработанная в 1988 г. Бертом Коско, является ге-
тероассоциативной: она сохраняет пары образов и выдает второй образец
пары, когда ассоциированный с ним
первый образец подается на вход сети.
Как и сеть Хопфилда, ДАП способна к обобщению, вырабатывая правиль-
ные реакции, несмотря на искаженные входы. Сеть ДАП (рис. 30) содер-
жит два слоя нейронов.
Рис. 30. Структура сети ДАП
Элементы весовой матрицы
ij
w отражают связь между i-м нейроном
первого слоя и j-м нейроном второго слоя
mjni ,1,,1 == . В процессе
функционирования сети входной вектор
X
умножается на транспониро-
ванную матрицу весов сети
T
W и подается на вход первого слоя, в резуль-
тате чего вырабатывается вектор выходных сигналов нейронов первого
слоя
Y
. Вектор
Y
затем умножается на матрицу W и подается на вход
второго слоя, который вырабатывает выходные сигналы, представляющие
собой новый входной вектор
X
. Этот процесс повторяется до тех пор, по-
ка сеть не достигнет стабильного состояния, в котором ни вектор
X
, ни
вектор
Y
не изменяются.
X
Y
кой же емкостью будет всего лишь 1000 синапсов. Однако на выходе сеть
Хемминга выдает не распознанный эталонный образ, а только его номер.

  7.3. Сеть ДАП (двунаправленная ассоциативная память)

      Сеть Хопфилда реализует так называемую автоассоциативную па-
мять. Это означает, что образ может быть завершен или исправлен, но не
может быть ассоциирован с другим образом. Двунаправленная ассоциа-
тивная память (ДАП), разработанная в 1988 г. Бертом Коско, является ге-
тероассоциативной: она сохраняет пары образов и выдает второй образец
пары, когда ассоциированный с ним первый образец подается на вход сети.
Как и сеть Хопфилда, ДАП способна к обобщению, вырабатывая правиль-
ные реакции, несмотря на искаженные входы. Сеть ДАП (рис. 30) содер-
жит два слоя нейронов.




                             X             Y

                     Рис. 30. Структура сети ДАП


     Элементы весовой матрицы wij отражают связь между i-м нейроном
первого слоя и j-м нейроном второго слоя i = 1, n, j = 1, m . В процессе
функционирования сети входной вектор X умножается на транспониро-
ванную матрицу весов сети W T и подается на вход первого слоя, в резуль-
тате чего вырабатывается вектор выходных сигналов нейронов первого
слоя Y . Вектор Y затем умножается на матрицу W и подается на вход
второго слоя, который вырабатывает выходные сигналы, представляющие
собой новый входной вектор X . Этот процесс повторяется до тех пор, по-
ка сеть не достигнет стабильного состояния, в котором ни вектор X , ни
вектор Y не изменяются.
                                   52