Обобщенные сети

Принцип машины Больцмана может быть перенесен на сети практически любой конфигурации, но без гарантированной устойчивости. Достаточно выбрать одно множество нейронов в качестве входов и другое множество в качестве выходов, затем придать входному множеству значения входного вектора и предоставить сети возможность релаксировать в соответствии с описанными выше правилами 1 и 2.

Процедура обучения для такой сети состоит из следующих шагов:

1. Вычислить закрепленные вероятности:

   а) придать входным и выходным нейронам значения обучающего вектора;

   б) предоставить сети возможность искать равновесие;

   в) записать выходные значения для всех нейронов;

   г) повторить шаги от а до в для всех обучающих векторов;

   д) вычислить вероятность

   
   , т. е. по всему множеству обучающих векторов вычислить вероятность того, что значения обоих нейронов равны единице.

2. Вычислить незакрепленные вероятности:

   а) предоставить сети возможность "свободного движения" без закрепления входов или выходов, начав со случайного состояния;

   б) повторить шаг 2а много раз, регистрируя значения всех нейронов;

   в) вычислить вероятность

   
   , т. е. вероятность того, что значения обоих нейронов равны единице.

3. Скорректировать веса сети следующим образом:

   

   где

   
   — изменение веса
   
   ,
   
   — коэффициент скорости обучения.

Содержание  Назад  Вперед

---

Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий

---