Основы теории нейронных сетей




Глава 2


  Лекции

Основы теории нейронных сетей

1.  

Основы искусственных нейронных с...

2.  

Персептроны. Представимость и ра...

3.  

Персептроны. Обучение персептрон...

4.  

Процедура обратного распростране...

5.  

Процедура обратного распростране...

6.  

Сети встречного распространения

7.  

Стохастические методы обучения н...

8.  

Нейронные сети Хопфилда и Хэммин...

9.  

Обобщения и применения модели Хо...

10.  

Двунаправленная ассоциативная па...

11.  

Адаптивная резонансная теория. А...

12.  

Теория адаптивного резонанса. Реализация

13.  

Когнитрон

14.  

Неокогнитрон

15.  

Алгоритмы обучения

    Экзамен
    Сдать экзамен экстерном
    Литература
    Предметный указатель

Основы теории нейронных сетей

версия для локальной работы

12. Лекция: Теория адаптивного резонанса. Реализация

Страницы:

« |

1

|

2

|

3

|

4

|

5

|

6

|

вопросы | »

|

учебники

|

для печати и PDA

  Если Вы заметили ошибку - сообщите нам.  

Принято, что латеральное торможение существует, но игнорируется здесь для сохранения простоты выражения. Торможение является причиной того, что только нейрон с максимальным значением NET будет иметь выход, равный единице; все остальные нейроны будут иметь нулевой выход. Можно рассмотреть системы, в которых в распознающем слое возбуждаются несколько нейронов в каждый момент времени, однако это выходит за рамки данной работы.

Сравнение. На этой фазе сигнал обратной связи от слоя распознавания устанавливает

G1
в нуль; правило двух третей позволяет возбуждаться только тем нейронам, которые имеют соответствующие компоненты векторов
P
и
X
, равные единице.

Блок сброса сравнивает вектор

C
и входной вектор
X
, вырабатывая сигнал сброса, когда их сходство
S
ниже порога сходства.




Содержание  Назад  Вперед