Нейрон - скрытый слой
Cтраница 2
Входной слой перцептрона служит лишь для приема и ретрансляции входных сигналов на нейроны скрытого слоя. В скрытых слоях происходит основное нелинейное преобразование информации, а выходной слой осуществляет суперпозицию взвешенных сигналов последнего из скрытых слоев. [16]
Точность аппроксимации функций такой сетью, как уже говорилось, возрастает с числом нейронов скрытого слоя. [17]
Сеть характеризуется тремя особенностями: 1) единственный скрытый слой; 2) только нейроны скрытого слоя имеют нелинейную активационную функцию; 3) синаптические веса всех нейронов скрытого слоя равны единице. [18]
Выбирается значение параметра s г ( 0 1), управляющего числом кластеров активности нейрона скрытого слоя. [19]
Заранее должно быть известно число эталонов, а также эвристики для построения активационных функций нейронов скрытого слоя. [20]
 |
Структура двунаправленной ассоциативной памяти. [21] |
При решении задачи восстановления запомненных ассоциаций вектор X или его часть кратковременно устанавливается на выходах нейронов скрытого слоя. Вектор X обрабатывается матрицей весовых коэффициентов W нейронов выходного слоя. [22]
В моделях RBFN могут быть использованы различные способы измерения расстояния между векторами, а также функции активации нейронов скрытого слоя. [23]
Так, изменение параметров номер 10, 11 и 24 ( веса первой и второй связей третьего нейрона скрытого слоя и вес связи с ним выходного нейрона, соответственно) вызывает наибольшие нарушения в работе нейроконтроллера. В то же время 100 % - ое изменение 4, 17 и 22 параметров ( вес третьей связи первого и смещение пятого нейронов скрытого слоя и вес первой связи выходного нейрона, соответственно) практически не сказывается на эффективности управления. [24]
Обратим внимание, что в данной процедуре сначала происходит коррекция весов для выходного нейрона, а затем - для нейронов скрытого слоя, т.е. от конца сети к ее началу. [25]
 |
Кодировка параметров скрытого слоя RBF-сети в хромосоме. [26] |
В разработанной процедуре [26,27] на каждой итерации поиска ГА самостоятельно выбирает, в каких точках пространства входных сигналов сети разместить центры активационных функций нейронов скрытого слоя, и назначает для каждой из них ширину окна. [27]
В разработанной процедуре на каждой итерации поиска генетический алгоритм самостоятельно выбирает, в каких точках пространства входных сигналов сети разместить центры акти-вационных функций нейронов скрытого слоя и назначает для каждой из них ширину окна. При декодировании хромосомы в вектор переменных одновременно с величиной настраиваемых параметров конкретизируется структура скрытого слоя нейронной сети. Репрезентативность задействованных в обучении шаблонов оценивается путем предъявления сети всех известных шаблонов и суммированием ошибки в эмуляции по всему предъявленному набору. [28]
Сеть характеризуется тремя особенностями: 1) единственный скрытый слой; 2) только нейроны скрытого слоя имеют нелинейную активационную функцию; 3) синаптические веса всех нейронов скрытого слоя равны единице. [29]
Теорема Хехт-Нильсена доказывает представимость функции многих переменных достаточно общего вида с помощью двухслойной нейронной сети с прямыми полными связями с л нейронами входного слоя, ( 2п 1) нейронами скрытого слоя с заранее известными ограниченными функциями активации ( например, сиг-моидальными) и т нейронами выходного слоя с неизвестными функциями активации. [30]
Страницы: 1 2 3 4