Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика


Функционирование сетей APT - часть 3


1.      Вычислить D – количество единиц в векторе X.

2.      Вычислить N

– количество единиц в векторе С.

Затем вычислить сходство S следующим образом:

                                               S=N/D.                                                                         (8.5)

Например, примем, что

                                      Х = 1 0 1 1 1 0 1           D = 5

                                      С = 0 0 1 1 1 0 1           N = 4

                                               S=N/D=0,8

S

может изменяться от 1 (наилучшее соответствие) до 0 (наихудшее соответствие).

Заметим, что правило двух третей делает С логическим произведением входного вектора Х и вектора Р. Однако Р равен Тj, весовому вектору выигравшего соревнование нейрона. Таким образом, D может быть определено как количество единиц в логическом произведении векторов Тj и X.

Поиск. Если сходство .S выигравшего нейрона превышает параметр сходства, поиск не требуется. Однако если сеть предварительно была обучена, появление на входе вектора, не идентичного ни одному из предъявленных ранее, может возбудить в слое распознавания нейрон со сходством ниже требуемого уровня. В соответствии с алгоритмом обучения возможно, что другой нейрон в слое распознавания будет обеспечивать более хорошее соответствие, превышая требуемый уровень сходства несмотря на то, что свертка между его весовым вектором и входным вектором может иметь меньшее значение. Пример такой ситуации показан ниже.

Если сходство ниже требуемого уровня, запомненные образы могут быть просмотрены с целью поиска, наиболее соответствующего входному вектору образа. Если такой образ отсутствует, вводится новый несвязанный нейрон, который в дальнейшем будет обучен. Для инициализации поиска сигнал сброса тормозит возбужденный нейрон в слое распознавания на время проведения поиска, сигнал G1 устанавливается в единицу и другой нейрон в слое распознавания выигрывает соревнование. Его запомненный образ затем проверяется на сходство и процесс повторяется до тех пор, пока конкуренцию не выиграет нейрон из слоя распознавания со сходством, большим требуемого уровня (успешный поиск), либо пока все связанные нейроны не будут проверены и заторможены (неудачный поиск).




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин