<<
>>

СТРУКТУРА СЕТИ

На рис. 4.1 показана упрощенная версия прямого действия сети встречного распространения. На нем иллюстрируются функциональные свойства этой парадигмы. Полная двунаправленная сеть основана на тех же принципах, она обсуждается в этой главе позднее.

Рис. 4.1. Сеть с встречным распознаванием без обратных связей 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 wmn. Эти веса в целом рассматриваются как матрица весов W. Аналогично, каждый нейрон в слое Кохонена (слое 1) соединен с каждым нейроном в слое Гроссберга (слое 2) весом vnp. Эти веса образуют матрицу весов V. Все это весьма напоминает другие сети, встречавшиеся в предыдущих главах, различие, однако, состоит 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 Х и выдается выходной вектор Y, и в режиме обучения, при котором подается входной вектор и веса корректируются, чтобы дать требуемый выходной вектор.
<< | >>
Источник: Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. 1992

Еще по теме СТРУКТУРА СЕТИ:

  1. 1.2 Организация сети предприятий постпродажного обслуживания и ее соответствие автопарку
  2. 1.2.1 Искусственные нейронные сети в системах распознавания
  3. 2.1 Структура сети для выделения сюжета изображения
  4. 2.2 Алгоритм обучения нейронной сети для ускоренной сходимости обучения
  5. 1.3.3 Информационная инфраструктура
  6. 1.3.3 Информационная инфраструктура
  7. 2.2. Инфраструктура журналистики
  8. 3.3. Организационная структура наукоемкого предприятия  
  9. Глава 16. СОЦИАЛЬНО-ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ СТРУКТУРАОБЩЕСТВА  
  10. БАЗОВЫЕ ТОПОЛОГИИ ЛОКАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ
  11. ГЛОБАЛЬНАЯ СЕТЬ ИНТЕРНЕТ ПОЯВЛЕНИЕ И РАЗВИТИЕ СЕТИ