Общие сведения. Задание 2. Проектирование сети встречного распространения

Задание 2. Проектирование сети встречного распространения.

Возможности сети встречного распространения превосходят возмож-ности однослойных сетей. Во встречном распространении объединены два известных алгоритма: самоорганизующаяся карта Кохонена и звезда Грос-сберга. Их объединение ведет к свойствам, которых нет ни у одного из них в отдельности.

В процессе обучения входные векторы ассоциируются с соответствую-щими выходными векторами. Эти векторы могут быть двоичными, состоя-щими из нулей и единиц, или непрерывными. Когда сеть обучена, приложе-ние входного вектора приводит к требуемому выходному вектору. Обоб-щающая способность сети позволяет получать правильный выход даже при приложении входного вектора, который является неполным или слегка не-верным. Это позволяет использовать данную сеть для распознавания образов, восстановления образов и усиления сигналов.

На рис. 8 показана упрощенная версия прямого действия сети встречного распространения.

Рис. 8. Сеть с встречным распространением

Нейроны слоя 0 (показанные кружками) служат лишь точками разветв-ления и не выполняют вычислений. Каждый нейрон слоя 0 соединен с каж-дым нейроном слоя 1 (называемого слоем Кохонена) отдельным весом w_mn. Эти веса в целом рассматриваются как матрица весов W. Аналогично, каж-дый нейрон в слое Кохонена (слое 1) соединен с каждым нейроном в слое Гроссберга (слое 2) весом v_np. Эти веса образуют матрицу весов V.

Как и многие другие сети, встречное распространение функционирует в двух режимах: в нормальном режиме, при котором принимается входной вектор Х и выдается выходной вектор Y, и в режиме обучения, при котором подается входной вектор и веса корректируются, чтобы дать требуемый выходной вектор.

Дата добавления: 2014-12-16