Cтраница 1
Входная звезда реагирует на определенный входной вектор, которому она обучена. Это обеспечивается настройкой весов на соответствующий входной вектор. На выходе звезды формируется взвешенная сумма ее входов, представляющая свертку входного вектора с весовым вектором. [1]
Входная звезда обладает способностью к обобщению, проявляющейся в возможности реагировать на незначительные изменения единичного входного вектора. Это достигается настройкой весов в процессе обучения таким образом, чтобы усреднить величины обучающих векторов, с целью реакции на любой вектор этого класса. [2]
Входная звезда хорошо моделирует некоторые функции компонентов биологических нейронных сетей и может быть достаточно хорошей моделью отдельных участков мозга. [3]
Модели входных звезд могут использовать различные алгоритмы изменения с течением времени величин нормирующих коэффициентов обучения. [4]
При решении практических задач входные звезды могут быть использованы для построения простых быстро обучаемых сетей. [5]
В то время как входная звезда возбуждается всякий раз при появлении определенного входного вектора, выходная звезда имеет дополнительную функцию; она вырабатывает требуемый возбуждающий сигнал для других нейронов всякий раз, когда возбуждается. [6]
Как и в случае входной звезды, веса выходной звезды, постепенно настраиваются над множеством векторов, представляющих собой обычные вариации идеального вектора. В этом случае выходной сигнал нейронов представляет собой статистическую характеристику обучающего набора и может в действительности сходиться в процессе обучения к идеальному вектору при предъявлении только искаженных версий вектора. [7]
Конфигурация Outstar - фрагмент нейронных сетей, предложенный и использованный Гроссбергом во многих нейросетевых архитектурах, и также, как и входная звезда, является моделью отдельных участков биологического мозга. [8]
Это можно рассматривать как единый обучающий цикл, если а установлен в 1, однако в этом случае исключается способность входной звезды к обобщению. [9]
Это обучение реализуется путем настройки весов таким образом, чтобы они соответствовали входному вектору. Выход входной звезды определяется как взвешенная сумма ее входов, как это описано в предыдущих разделах. [10]
Каждая звезда в отдельности реализует слишком простую функцию. Из таких звезд невозможно построить нейронную сеть, которая реализовала бы любое заданное отображение. Это ограничивает практическое применение входных звезд. [11]