Основы теории нейронных сетей




Глава 2 - Часть 2


Вычисление этого сходства упрощается тем, что оба вектора являются двоичными (все элементы либо 0, либо 1). Следующая процедура проводит требуемое вычисление сходства:

  1. Вычислить
    D
    — количество единиц в векторе
    \bf X
    .
  2. Вычислить
    N
    — количество единиц в векторе
    \bf C
    .

Затем вычислить сходство

S
следующим образом:
S=N/D
.

Например, примем, что

 \begin{gathered} Х = 1\;0\;1\;1\;1\;0\;1\quad D = 5 \\ С = 0\;0\;1\;1\;1\;0\;1\quad N = 4\\ S=N/D=0,8. \end{gathered}

S
может изменяться от 1 (наилучшее соответствие) до 0 (наихудшее соответствие).

Заметим, что правило двух третей делает

C
логическим произведением входного вектора
Х
и вектора
P
. Однако
P
равен
T_j
, весовому вектору выигравшего соревнование нейрона. Таким образом,
D

может быть определено как количество единиц в логическом произведении векторов

T_j
и
X
.

Поиск. Если сходство

S

выигравшего нейрона превышает параметр сходства, поиск не требуется. Однако если сеть предварительно была обучена, появление на входе вектора, не идентичного ни одному из предъявленных ранее, может возбудить в слое распознавания нейрон со сходством ниже требуемого уровня. В соответствии с алгоритмом обучения возможно, что другой нейрон в слое распознавания будет обеспечивать более хорошее соответствие, превышая требуемый уровень сходства, несмотря на то, что свертка между его весовым вектором и входным вектором может иметь меньшее значение. Пример такой ситуации показан ниже.

Если сходство ниже требуемого уровня, запомненные образы могут быть просмотрены, чтобы найти образ, наиболее соответствующий входному вектору. Если такой образ отсутствует, вводится новый несвязанный нейрон, который в дальнейшем будет обучен. Чтобы инициализировать поиск, сигнал сброса тормозит возбужденный нейрон в слое распознавания на время проведения поиска, сигнал

G1

устанавливается в единицу и другой нейрон в слое распознавания выигрывает соревнование. Его запомненный образ затем проверяется на сходство, и процесс повторяется до тех пор, пока конкуренцию не выиграет нейрон из слоя распознавания со сходством, большим требуемого уровня (успешный поиск), либо пока все связанные нейроны не будут проверены и заторможены (неудачный поиск).




Содержание  Назад  Вперед