Основы теории нейронных сетей


         

Эта единственная единица может быть


Эта единственная единица может быть визуально представлена в виде "веерного" выхода, подающегося через отдельную связь с весом
на каждый нейрон в слое сравнения, обеспечивая каждый нейрон сигналом
, равным величине
(нулю или единице) (см. рис. 11.6).


Рис. 11.6. 

Алгоритмы инициализации и обучения построены таким образом, что каждый весовой вектор
имеет двоичные значения весов; кроме того, каждый весовой вектор
представляет собой масштабированную версию соответствующего вектора
. Это означает, что все компоненты


(вектора возбуждения слоя сравнения) также являются двоичными величинами.

Так как вектор
не является больше нулевым, сигнал


устанавливается в нуль. Таким образом, в соответствии с правилом двух третей, возбудиться могут только нейроны, получающие на входе одновременно единицы от входного вектора
и вектора
.

Другими словами, обратная связь от распознающего слоя действует так, чтобы установить компоненты
в нуль в случае, если входной вектор не соответствует входному образу (т. е. если
и


не имеют совпадающих компонент).

Если имеются существенные различия между
и


(малое количество совпадающих компонент векторов), несколько нейронов на фазе сравнения будут возбуждаться и
будет содержать много нулей, в то время как
содержит единицы. Это означает, что возвращенный вектор
не является искомым и возбужденные нейроны в слое распознавания должны быть заторможены. Такое торможение производится блоком сброса (см. рис. 11.2), который сравнивает входной вектор
и вектор
и вырабатывает сигнал сброса, если степень сходства этих векторов меньше некоторого уровня. Влияние сигнала сброса заключается в установке выхода возбужденного нейрона в нуль, отключая его на время текущей классификации.

Фаза поиска. 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
в 0,
устанавливается в 1 и входной вектор
опять прикладывается в качестве
.


Содержание  Назад  Вперед