Скрытый слой

Cтраница 2

Количество нейронов в скрытых слоях сильно зависит от размера обучающей выборки. Например, если обучающая выборка мала, а количество нейронов велико, то сеть начинает запоминать факты, тогда как в задачах прогнозирования требуется обобщение. Обратная ситуация может привести к тому, что сеть никогда не обучится. [16]

Пример кодировки непрерывной величины с помощью бинарных нейронов и принципа термометра. Интервал ( 0, 50 разбит на 5 равных частей. Значение попадает в 4 - й интервал. При этом состояния первых 4 из 5 кодирующих бинарных нейронов равно единице, а 5-го - нулю. [17]

Далее, состояния нейрона скрытого слоя являются непрерывными, что также является препятствием для извлечения правил. Для его устранения все значения, которые принимают нейроны скрытого слоя кластеризуются и заменяются значениями, определяющими центры кластеров. Число таких кластеров выбирается небольшим. После такой дискретизации активностей промежуточных нейронов производится проверка точности классификации объектов сетью. Если она остается приемлемой то подготовка к извлечению правил заканчивается. [18]

При увеличении числа узлов скрытого слоя точность результатов возрастает. При этом было необходимо около 300 тыс. циклов обучения НС. [19]

Этот слой, называемый скрытым слоем, получают путем дополнительной диффузии донорной примеси перед наращиванием эпитаксиального слоя. [20]

Настройка веса в скрытом слое. [21]

Для каждого нейрона в данном скрытом слое должно быть вычислено 5 и подстроены все веса, ассоциированные с этим слоем. Этот процесс повторяется слой за слоем по направлению к входу, пока все веса не будут подкорректированы. [22]

Эффект автолегирования. [23]

При эпитаксиальном наращивании на поверхности скрытого слоя наблюдается смещение рисунка ( или искажение), как показано на рис. 4.12. Величина этого смещения зависит от скорости наращивания и температуры, однако механизм этого явления еще не выяснен в достаточной мере. [24]

На поверхности диска кремния, содержащего скрытый слой, эпитакси-альным способом наращивается слой п - Si ( 10 h 15 мкм), в котором будут формироваться база и эмиттер транзисторов, изолирующие каждый транзистор, замкнутые каналы, токо-проводы к коллекторам. [25]

Точность аппроксимации возрастает с числом нейронов скрытого слоя. [26]

В конструктивных алгоритмах число нейронов в скрытых слоях также изначально мало и постепенно увеличивается. В отличие от этой методики, в конструктивных алгоритмах сохраняются навыки, приобретенные сетью до увеличения числа нейронов. [27]

Классическая RBF-сеть. [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]

На этом рисунке показан вектор весов нейрона скрытого слоя на некотором шаге обучения и векторы изменения весов, соответствующие отдельным обучающим примерам. Векторы изменений имеют два преимущественных направления и образуют в пространстве область, существенно отличающуюся от сферической. Суть алгоритма заключается в выявлении и расщеплении таких нейронов. В результате расщепления вместо одного исходного в сети оказывается два нейрона. [30]

Страницы: 1 2 3 4 5