Входной вектор
Cтраница 4
 |
Логическая функция ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ.| Линейная неразделимость функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ. [46] |
Подать на входы один из входных векторов, которые сеть должна научиться различать, и вычислить ее выход. [47]
В блоке распознавания осуществляется классификация входных векторов. Это правило ( победитель забирает все) реализуется за счет введения связей с отрицательными весами с выхода нейрона на входы остальных нейронов слоя. Для простоты на рисунке не показаны латерально-тормозящие связи. Кроме того, каждый нейрон имеет положительную обратную связь с выхода на собственный вход, усиливающую и поддерживающую единичный выходной уровень. [48]
 |
Линейная неразделимость функции Исключающее ИЛИ. [49] |
Подать на входы один из входных векторов, которые сеть должна научиться различать, и вычислить ее выход. [50]
 |
Понижение разнообразия входов методом квантования ( кластеризации.| Гибридная сеть с соревновательным слоем, дающая кусочно-постоянное приближение функций. [51] |
Нейрон-победитель является прототипом ближайших к нему входных векторов. Квантование входов обычно не сокращает, а наоборот, существенно увеличивает число входных переменных. Поэтому его используют в сочетании с простейшим линейным дискриминатором - однослойным персептороном. Получающаяся в итоге гибридная нейросеть, предложенная Нехт-Нильсеном в 1987 году, обучается послойно: сначала соревновательный слой кластеризует входы, затем выходным весам присваиваются значения выходной функции, соответствующие данному кластеру. [52]
При поступлении на входы сети входного вектора Xj, принадлежащего уже встречавшейся области С, но не попадающего в поле влияния других нейронов, формируется соответствующий этому вектору нейрон второго уровня. [53]
Обозначим через х0 сумму всех входных векторов потоков и через hc суммарный приход энергии со всеми входными потоками. [54]
Коррекция может произойти после представления единственного входного вектора или после предъявления и соответствующей обработки группы векторов. [55]
Выходной вектор одного слоя является входным вектором для следующего, поэтому вычисление выходов последнего слоя требует применения уравнения (3.3) к каждому слою от входа сети к ее выходу. [56]
Для автомата Мили на каждом входном векторе надо проверять и выходные вектора и внутренние состояния, если они доступны. [57]
В процессе обучения сети встречного распространения входные векторы ассоциируются с соответствующими выходными векторами. Эти векторы могут быть двоичными или непрерывными. После обучения сеть формирует выходные сигналы, соответствующие входным сигналам. Обобщающая способность сети дает возможность получать правильный выход, когда входной вектор неполон или искажен. [58]
Страницы: 1 2 3 4