Основы теории нейронных сетей

       

Структура сети


На рис. 6.1 показана упрощенная версия прямого действия сети встречного распространения. Здесь иллюстрируются функциональные свойства этой парадигмы. Полная двунаправленная сеть основана на тех же принципах, она обсуждается в этой лекции позднее.


Рис. 6.1. 

Нейроны слоя 0 (показанные кружками) служат лишь точками разветвления и не выполняют вычислений. Каждый нейрон слоя 0 соединен с каждым нейроном слоя 1 (называемого слоем Кохонена) отдельным весом

. Эти веса в целом рассматриваются как матрица весов
. Аналогично, каждый нейрон в слое Кохонена (слое 1) соединен с каждым нейроном в слое Гроссберга (слое 2) весом
. Эти веса образуют матрицу весов
. Все это весьма напоминает другие сети, встречавшиеся в предыдущих лекциях; различие, однако, в операциях, выполняемых нейронами Кохонена и Гроссберга.

Как и многие другие сети, встречное распространение функционирует в двух режимах: в нормальном режиме, при котором принимается входной вектор

и выдается выходной вектор
, и в режиме обучения, при котором подается входной вектор и веса корректируются, чтобы дать требуемый выходной вектор.



Содержание раздела