КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Формирование (создание) нейронной сети
Для решения разных практических задач требуются различные модели нейронных сетей. Модель нейронной сети определяется моделями нейронов и структурой связей сети. Программы-имитаторы в зависимости от структуры связей реализуют следующие группы нейронных сетей: 1. Многослойные нейронные сети. Нейроны в таких сетях делятся на группы с общим входным сигналом – слои. Различают несколько типов связей между слоями с номерами q и (q+ р): · последовательные (р= 1); · прямые (р > 1); · обратные (р <0). Связи между нейронами одного слоя называют латеральными (боковыми). 2. Полносвязные нейронные сети. Каждый нейрон в полносвязных сетях связан со всеми остальными. На каждом такте функционирования сети на входы нейронов подается внешний входной сигнал и выходы нейронов предыдущего такта. 3. Нейронные сети с локальными связями. Нейроны в таких сетях располагаются в узлах прямоугольной или гексагональной решетки. Каждый нейрон связан с небольшим числом (4, 6 или 8) своих топологических соседей. 4. Неструктурированные нейронные сети. К этой группе относятся все модели нейронных сетей, которые нельзя отнести ни к одной из предыдущих групп. Модели реализуемых программами-имитаторами нейронов чрезвычайно разнообразны. В простейшем случае нейроны первого порядка выполняют взвешенное суммирование компонентов входного вектора и нелинейное преобразование результата суммирования. В моделях нейронов используются различные варианты нелинейных преобразований. Наиболее часто используются сигмоидальные, кусочно-линейные и пороговые функции активации. В сети все нейроны могут иметь как одинаковые (гомогенная сеть), так и различные функции активации (гетерогенная сеть).
Для построения нейронной сети, ориентированной на решение конкретной задачи, используются процедуры формирования нейронных сетей, которые обеспечивают ввод указанных характеристик моделей нейронов и структур нейронных сетей. Каждая группа моделей нейронных сетей может быть использована для решения лишь некоторого ограниченного класса практических задач. Так, многослойные и полносвязные нейронные сети с сигмоидальными передаточными функциями используются для распознавания образов и адаптивного управления; нейронные сети с локальными связями - для обработки изображений и некоторых других частных задач. Для решения задач линейной алгебры используются многослойные сети с особыми передаточными функциями. Лишь для небольшого числа моделей нейронных сетей существует строгое математическое обоснование возможности их применения для решения конкретных практических задач. В наибольшей степени теоретически проработаны двухслойные нейронные сети с сигмоидальными передаточными функциями.
Дата добавления: 2014-01-11; Просмотров: 352; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |