Активационная функция

Cтраница 3

Структура двунаправленной ассоциативной памяти. [31]

Нейроны скрытого и выходного слоев выполняют функцию взвешенного суммирования входов с сигмои-дальной ( логистической) активационной функцией F. В упрощенном виде в качестве активационной выбирают пороговую ( функцию. До начала функционирования нейронная сеть обучается с использованием набора пар векторов X и У путем вычисления значений весовых коэффициентов W и WT, реализующих отношения ассоциаций. [32]

Схема настройки нейронной сети на решение задач классификации и распознавания. [33]

Кроме того, необходимо также отметить, что при использовании ГА в процедуре поиска минимума Е активационная функция нейронного элемента не должна быть обязательно дифференцируемой, что позволяет адаптировать нейросетевую модель к реальной решаемой задаче. Генетический алгоритм допускает высокую степень параллельности при его реализации на распределенных вычислительных системах, что может значительно уменьшить время обучения нейронной сети. Простота выполняемых генетических операторов при обучении НС открывает перспективы для разработки высокоэффективных нейропроцессоров на основе Я / С-модели. [34]

Необходимо показать, что МНС, имеющая математическое представление в форме (1.6), при условии соответствующего выбора активационных функций и весовых коэффициентов может быть использована в качестве модельной структуры для решения задачи идентификации. [35]

Так как производная активационной функции должна быть определена на всей оси абсцисс, то функция единичного скачка и прочие активационные функции с неодно-родностями не подходят для рассматриваемых нейронных сетей. [36]

Классическая RBF-сеть. [37]

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. [38]

Многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью лишь в том случае, если активационная функция между слоями будет нелинейной. Вычисление выхода слоя заключается в умножении входного вектора на первую весовую матрицу с последующим умножением ( если отсутствует нелинейная активационная функция) результирующего вектора на вторую весовую матрицу. [39]

Кроме того, чтобы можно было воспользоваться методикой настройки синаптических весов, представленной на странице 38, необходимо, чтобы центры активационных функций совпадали с тренировочными шаблонами в пространстве входных сигналов сети. Если центр, закодированный в текущем сегменте хромосомы, входит в одну из таких окрестностей, то при дальнейшей настройке сети используется соответствующий тренировочный шаблон. В противном случае вся информация, хранящаяся в текущем сегменте, игнорируется, и вакансия в скрытом слое, зарезервированная для нейрона с тем же номером, остается открытой. [40]

Кодировка параметров скрытого слоя RBF-сети в хромосоме. [41]

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. [42]

Однослойный персептрон. [43]

В качестве примера простейшей НС рассмотрим трехнейронный персептрон ( рис. 19.3), то есть такую сеть, нейроны которой имеют активационную функцию в виде единичного скачка. [44]

В настоящей работе рассматривается минимальная реализация МНС в соответствии с выражением (1.6) и активацнопнымп функциями типа гиперболический тангенс (1.2) для нейронов в скрытом слое и линейными активационными функциями (1.3) нейронов выходного слоя. Возможно, репрезентативные способности МНС могу ] быть улучшены путем введения дополнительных скрытых слоев, особенно в случае моделирования сложных взаимосвязей. Однако усложнение структуры нейросети приводит к значительным трудностям при практической реализации, параметрической оптимизации ( обучении) и последующем анализе МНС. Это объясняет факт использования именно минимальной реализации МНС в большинстве технических приложений. [45]

Страницы: 1 2 3 4 5