Слой - сравнение
Cтраница 1
Слой сравнения получает двоичный входной вектор X и первоначально пропускает его неизмененным для формирования выходного вектора С. На более поздней фазе в распознающем слое вырабатывается двоичный вектор R, модифицирующий вектор С, как описано ниже. [1]
С - выходной вектор нейронов слоя сравнения; в этот момент С равно X; NETj - возбуждение нейронау в слое распознавания. [2]
 |
Схема установки. [3] |
ZnO, не заштрихован); К - слой сравнения из ZnO для фотометрических измерений; Л - ртутная лампа, изображение которой проецируется при помощи сферического зеркала О на оба слоя ZnO; С - черное увиолевое стекло; Ф - визуальный фотометр Пульфриха; Н - лампочка накаливания со светофильтром для контроля постоянства прозрачности в видимом свете; для контроля в ультрафиолетовом свете на тубусы фотометра укреплялись флуоресцирующие экраны; 3 - фотографический затвор. [4]
Сумма в знаменателе представляет собой количество единиц на выходе слоя сравнения. Эта величина может быть рассмотрена как размер этого вектора. В такой интерпретации большие векторы С производят более маленькие величины весов у -, чем маленькие вектора С. [5]
 |
Путь сигнала отдельного возбужденного нейрона в слое распознавания. [6] |
Это означает, что все компоненты Р ( вектора возбуждения слоя сравнения) также являются двоичными величинами. [7]
 |
Упрощенный слон сравнения. [8] |
Как показано на рис. 8.3, нейрон в распознающем слое имеет, максимальную реакцию, если вектор С, являющийся выходом слоя сравнения, соответствует набору его весов, следовательно, веса представляют запомненный образ или экземпляр для категории входных векторов. Эти веса являются действительными числами, а не двоичными величинами. [9]
Единица с выхода k - ro возбужденного нейрона распознающего слоя подается на каждый / - и нейрон в слое сравнения со своим весом, устанавливая на входах z, нейронов слоя сравнения уровень либо нуля, либо единицы. [10]
На рис. 8.1 показана упрощенная конфигурация сети APT, представленная в виде пяти функциональных модулей. Она включает два слоя нейронов, так называемых слой сравнения и слой распознавания. Сброс обеспечивают управляющие функции, необходимые для обучения и классификации. [11]
Процесс поиска является устойчивым. После определения выигравшего нейрона в сети не будет возбуждений других нейронов в результате изменения векторов выхода слоя сравнения С; только сигнал сброса может вызвать такие изменения. [12]
Появление на входе сети входного вектора X инициализирует фазу распознавания. В результате любая компонента вектора X, равная единице, обеспечивает второй единичный вход, тем самым заставляя соответствующий нейрон слоя сравнения возбуждаться и устанавливая его выход в единицу. [13]
Затем на вход сети подается входной вектор X, который должен быть классифицирован. Этот вектор должен иметь одну или более компонент, отличных от нуля, в результате чего и G1, и G2 становятся равными единице. Это подкачивает нейроны слоя сравнения, обеспечивая один из двух единичных входов, необходимых для возбуждения нейронов в соответствии с правилом двух третей, тем самым позволяя нейрону возбуждаться, если соответствующая компонента входного вектора X равна единице. [14]
Если не выработан сигнал сброса, сходство является адекватным, и процесс классификации завершается. В противном случае другие запомненные образы должны быть исследованы с целью поиска лучшего соответствия. При этом торможение возбужденного нейрона в распознающем слое приводит к установке всех компонент вектора R в О, G1 устанавливается в 1 и входной вектор X опять прикладывается в качестве С. В результате другой нейрон выигрывает соревнование в слое распознавания и другой запомненный образ Р возвращается в слой сравнения. Если Р не соответствует X, возбужденный нейрон в слое распознавания снова тормозится. [15]
Страницы: 1 2