Топология нейросети

С точки зрения топологии среди нейронных сетей можно выделить 3 основных типа:

1) полносвязные сети

2) многосвязные или многослойные сети

3) слабосвязные сети (нейронные сети с локальными связями).

В зависимости от функций выполняемых в нейросети можно выделить три типа нейронов:

1. Входные нейроны (нейроны на которые поступает входной вектор данных. В них обычно не вычисляется входных процедур)

2. Выходные нейроны (выходные значения которых являются выходами сети)

3. Промежуточные нейроны (представляют собой основу интеллекта нейронной сети)

Многослойные сети подразделяются на следующие типы:

1) Монотонные – это частный случай слоистых сетей с дополнительными условиями на связи и элементы. Каждый слой кроме последнего разбит на 2 блока: возбуждающий и тормозящий, связи между блоками также разделяются на тормозящие и возбуждающие. Если от блока А к блоку В ведут только возбуждающие связи, то это означает, что выходной сигнал блока В является неубывающей монотонной функцией любого выходного сигнала блока А и если связи тормозящие, то любой любой выходной сигнал блока В является невозрастающей функцией выходного сигнала блока А.

2) Сети без обратной связи в таких сетях нейроны второго слоя получают входные сигналы и передают их нейронам первого скрытого слоя и т. д. до выходного слоя схема показана на рисунке.

Пример двухслойной сети прямого распространения

Вырожденные нейроны представляют собой по сути точки разветвления сигнала, в них не происходит вычислений поэтому сеть двухслойная.

3) Сети с обратными связями у этих сетей информация с последующих слоёв передаётся на предыдущие.

Основополагающие принципы выбора структуры нейрона включают:

1) Возможности сети возрастают с возрастанием числа слоёв в сети и количества нейронов

2) Введение обратных связей наряду со снижением возможностей сети поднимает вопрос о так называемой динамической устойчивости.

3) Сложность сети (введение нескольких типов синапсов возбуждающих и тормозящих и др. также способствует усилению мощности сети).

Основополагающими принципами выбора структуры нейросети является:

1) Возможности сети возникают с возрастанием числа слоем в сети и количество нейронов.

2) Введение обратных связей наряду с любой из возможностей сети поднимает вопрос о так называемой динамической устойчивости.

3) Сложность сети (введение нескольких типов синапсов: возбуждающих и тормозящих и другие так же способствует усилению мощи сети.

Дата добавления: 2015-06-27