Основы теории нейронных сетей



         

Обучение когнитрона - часть 2


Заметим, что веса имеют только положительные значения. Выход нейрона затем вычисляется следующим образом:

 \begin{gathered} NET=\frac{1+E}{1+I}-1,\\ OUT=\left\{\begin{aligned} NET , & \quad \text{если } NET\ge 0,\\ 0, & \quad \text{если } NET <0. \end{aligned} \right. \end{gathered}

Предполагая, что NET имеет положительное значение, можно записать:

 OUT=\frac{E-I}{1+I}.

Когда тормозящий вход мал (

I\ll 1
), OUT может быть аппроксимировано как

 OUT=E-I,

что соответствует выражению для обычного линейного порогового элемента (с нулевым порогом).




Содержание  Назад  Вперед