в процессе медленного обучения описывается

Динамика сети в процессе медленного обучения описывается дифференциальными уравнениями.

Быстрое обучение является специальным случаем медленного обучения, когда входной вектор прикладывается на достаточно длительный срок, чтобы позволить весам приблизиться к их окончательным значениям. В этом случае процесс обучения описывается только алгебраическими выражениями. Кроме того, компоненты весовых векторов

принимают двоичные значения, в отличие от непрерывного диапазона значений, требуемого в случае быстрого обучения. В данной лекции мы опишем только быстрое обучение.

Рассмотренный далее обучающий алгоритм используется как в случае успешного, так и в случае неуспешного поиска.

Пусть вектор весов

(связанный с возбужденным нейроном

распознающего слоя) равен нормализованной величине вектора

. Эти веса вычисляются следующим образом:

где

—

-я компонента выходного вектора слоя сравнения,

— номер выигравшего нейрона в слое распознавания,

— вес связи, соединяющей нейрон

в слое сравнения с нейроном

в слое распознавания,

— константа > 1 (обычно 2).

Компоненты вектора весов

, связанного с новым запомненным вектором, изменяются таким образом, что становятся равны соответствующим двоичным величинам вектора

где

является весом связи между выигравшим нейроном

в слое распознавания и нейроном

в слое сравнения.

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