Главная > Искусственные нейронные сети. Теория и практика
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

2.5. Двунаправленная ассоциативная память

Как и сети Хопфилда и Хэмминга, двунаправленная ассоциативная память (ДАП) или, иначе, нейронная сеть Коско (В. Коsko), способна к обобщению, вырабатывая правильные реакции, несмотря на искаженные входы. Однако в отличие от этих типов нейронных сетей, ДАП решает задачи гетероассоциативной памяти, т. е. входной образ может быть ассоциирован с другим, не коррелирующим с ним образом. Реализуется это вследствие того, что выходной вектор формируется на другом наборе нейронов, нежели соответствующий ему входной.

На рис. 2.10 рассмотрена базовая структура двунаправленной ассоциативной памяти, состоящая из входного, скрытого и

Рис. 2.10. Структура двунаправленной ассоциативной памяти

выходного слоев нейронов. Нейроны скрытого и выходного слоев выполняют функцию взвешенного суммирования входов с сигмоидальной (логистической) активационной функцией . В упрощенном виде в качестве активационной выбирают пороговую функцию.

До начала функционирования нейронная сеть обучается с использованием набора пар векторов X и Y путем вычисления значений весовых коэффициентов и реализующих отношения ассоциаций. При этом весовая матрица вычисляется как сумма произведений всех пар векторов из обучающей выборки:

При решении задачи восстановления запомненных ассоциаций вектор X или его часть кратковременно устанавливается выходах нейронов скрытого слоя. Вектор X обрабатывается матрицей весовых коэффициентов нейронов выходного слоя. Затем вектор X удаляется, и сеть вырабатывает ассоциированный вектор

у на выходе нейронов выходного слоя, поступающий на входы нейронов входного слоя и обрабатывающийся транспонированной матрицей весов нейронов скрытого слоя.

При этом в каждом цикле происходит уточнение выходного вектора. Процесс повторяется до достижения устойчивого состояния сети, при котором вектор X и Y не изменяются.

Двунаправленная ассоциативная память функционирует в направлении минимизации энергии сети (функции Ляпунова) в соответствии со значениями весов. Устойчивость двунаправленной ассоциативной памяти гарантируется транспонированием матрицы весовых коэффициентов.

Проводя аналогию с биологическими системами, можно отметить, что значения весовых коэффициентов и образуют долговременную память, а состояние нейронов - кратковременную память. Весовые коэффициенты могут изменяться на более длительном интервале времени на основе представленных далее методов с целью вывода сети из локального и достижения глобального оптимума для первоначально установленного вектора X.

Двунаправленная ассоциативная память сводится к сети Хопфилда, если матрица весовых коэффициентов является квадратной и симметричной, т. е.

Двунаправленная ассоциативная память имеет ограничения на максимальное количество хранимых ассоциаций, при превышении которого сеть может выработать неверный выходной сигнал, воспроизводя ассоциации, которым не обучена.

Для безошибочной работы бинарной ДАП число запоминаемых векторов не должно превышать

Известны оценки, в соответствии с которыми ДАП может иметь до стабильных состояний, если для каждого нейрона выбирается свое ненулевое пороговое значение Такая сеть, названная негомогенной двунаправленной ассоциативной памятью, является расширением гомогенной ДАП, в которой все пороги нулевые. В этом случае выход нейрона принимает следующий вид:

где - выход нейрона в момент времени

Однако выбор этих состояний определяется жесткой процедурой. Если выбрано состояний случайным образом, причем и если каждый вектор имеет компонентов, равных «1», (остальные компоненты равны то можно сформировать негомогенную ДАП, хранящую этих векторов в качестве стабильных состояний.

Разработано много разновидностей двунаправленной ассоциативной памяти, основными из которых являются: непрерывная ДАП (с сигмоидами в качестве функций активации нейронов), адаптивная ДАП (с изменением весов в процессе функционирования сети), конкурирующая ДАП (с конкуренцией нейронов внутри каждого слоя).

Основными достоинствами двунаправленной ассоциативной памяти являются следующие:

• структурная простота сети, позволяющая реализовать ее в виде СБИС и УБИС;

• совместимость с аналоговыми схемами и оптическими системами;

• быстрая сходимость процесса обучения и восстановления информации.

1
Оглавление
email@scask.ru