Составители:
Рубрика:
16
ные проблемы часто возникают в моделировании поведения живот"
ных, экономических системах, некоторых простых играх.
3. В самом общем случае внешняя среда может сама управляться
сложным динамическим процессом. Здесь сигналы усиления и вход"
ные образы могут зависеть произвольным образом от прошлой исто"
рии сетевого выхода. Классический пример – это теория игр, где
природа является еще одним игроком. Например, ИНС для игры в
шахматы: сеть принимает сигнал усиления (выигрыш или проигрыш)
только после долгой последовательности ходов. Анализируя партию,
мы можем найти, где были правы или неправы (ситуация, очень на"
поминающая многие жизненные ситуации). В некоторых отношени"
ях УО – самый похожий на житейские проблемы вид обучения.
1.3. Нейросетевые топологии
Организация нейронов и их связей в определенную структуру (ар"
хитектуру) оказывает значительное влияние на вычислительные воз"
можности ИНС. Все сети имеют некоторое количество вычислитель"
ных элементов (формальных нейронов), принимающих сигналы из
внешней среды. Такие нейроны называются входными. Многие ИНС
обладают одним или несколькими слоями «скрытых» вычислитель"
ных элементов, которые принимают сигналы от других нейронов.
Этот слой принимает вектор входных данных или выходы предыду"
щего слоя и обрабатывает их параллельно. Нейроны, которые пред"
ставляют окончательный результат нейросетевых вычислений, оп"
ределяются как выходные. Топологии связей, которые определяют
поток данных между входными, скрытыми и выходными нейрона"
ми, сводятся к двум основным группам: прямонаправленные (слоис"
тые) и рекуррентные (полносвязные) сети. Перед рассмотрением этих
базовых топологий укажем на согласованность работы различных
нейронов во времени. Здесь и далее рассматриваются только нейрон"
ные сети, синхронно функционирующие в дискретные моменты вре"
мени (все нейроны срабатывают одновременно).
В слоистых сетях нейроны расположены в несколько слоев (рис. 1.6).
Нейроны первого слоя получают входные сигналы, преобразуют их и
передают нейронам второго слоя. Далее срабатывает второй слой и т. д.
до k"го слоя, который выдает выходные сигналы для интерпретатора
и пользователя. Если не оговорено противное, то каждый выходной
сигнал предыдущего слоя подается на вход всех нейронов последую"
щего. Число нейронов в каждом слое может быть любым и никак
заранее не связано с количеством нейронов в других слоях. Стандар"
тный способ подачи входных сигналов: все нейроны первого слоя
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- …
- следующая ›
- последняя »
