Основы теории нейронных сетей


Слой Гроссберга


Слой Гроссберга функционирует в сходной манере. Его выход

NET
является взвешенной суммой выходов
k_1
,
k_2
,
\ldots
,
k_n
слоя Кохонена, образующих вектор
K
. Вектор соединяющих весов, обозначенный через
V
, состоит из весов
v_{11}, v_{21}, \ldots, v_{\text{np}}
. Тогда выход NET каждого нейрона Гроссберга есть

 NET_j=\sum_i k_i v_{ij},

где

NET_j
— выход
j
-го нейрона Гроссберга, или, в векторной форме,

 Y = KV,

где

Y
— выходной вектор слоя Гроссберга,
K
— выходной вектор слоя Кохонена,
V
— матрица весов слоя Гроссберга.

Если слой Кохонена функционирует таким образом, что лишь у одного нейрона величина

NET
равна единице, а у остальных равна нулю, то всего один элемент вектора
K
отличен от нуля и вычисления очень просты. Фактически каждый нейрон слоя Гроссберга лишь выдает величину веса, который связывает этот нейрон с единственным ненулевым нейроном Кохонена.




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин