русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Модели ассоциативной памяти. Сети Хопфилда


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 401; Нарушение авторских прав


12.11.2011

В нейронных сетях с обратной связью допускается передача выходных сигналов нейронов на входные нейроны сети. Это приводит к переходным процессам в сети, после которого сеть может устанавливаться в некоторое устойчивое состояние. Однако, возможна ситуация, при которой в сети никогда не наступит ситуация равновесия. В этом случае сеть является неустойчивой.

Будем рассматривать сети с обратными связями, устойчивость которых при определенных условиях может быть доказано. К таким сетям относится сеть Хопфилда.

 



Рисунок 31 Модель ассоциативной памяти

 



, где - синоптическая карта сети.

Сеть Хопфилда рассматривается как примитивная модель ассоциативной памяти, позволяющая по искаженному входному образу извлечь ближайший к нему эталонный. Для этого сеть предварительно должна быть обучена на выборке. Обучение осуществляется без учителя путем предъявления сети серии входных образов . Предъявляемые образы запоминаются в синоптической карте, которая формируется следующим образом.

 



Синоптические веса формируются путем вычисления корреляций между состояниями отдельных нейронов. Такое задание весов позволяет сети запомнить входные образы и обеспечить в дальнейшем возможность извлечения неполных или искаженных данных.

В процессе функционирования нейронной сети сеть активируется некоторым входным образом, а затем сети представляется возможность опуститься в ближайший энергетический минимум. Алгоритм функционирования сети Хопфилда можно представить состоящим из следующих шагов.

1. Формирование синоптической карты сети путем ее обучения на серии входных образов;

2. Начальная активация сети входным образом C;

3. Итерационное вычисление выходного сигнала сети, пока сеть не достигнет установившегося состояния;

 



Пример:

 



 



- исходный эталон

 



Емкость сети - образов.

Сеть Хопфилда является ассоциативной сетью, в которой входные образы ассоциируются сами с собой и не могут быть ассоциированы с другими образами.

Рассмотрим нейронную сеть, состоящую из двух слоев нейронов, называемой двунаправленной ассоциативной памятью.

 



Рисунок 32 Двунаправленная ассоциативная память

, где - входные образы, .

В данной сети в качестве функции активации нейронов используется ступенчатая пороговая функция. В ?? обучения сети предъявляются примеры , где и формируется синоптическая карта. В соответствии со структурой сети, прямым связям (от слоя к ) соответствует синоптическая карта W, а обратным - .

Функционирование сети осуществляется следующим образом:

1. Активация слоя сети входным образом С;

2. Вычисление сигналов на выходах нейронов слоя согласно выражению: или ;

3. Подача на входы нейронов сигналов с выходов по обратным связям и вычисление новых состояний нейронов слоя

 



 



4. Повторение шагов 2,3 пока сеть не достигнет стабильного состояния;

 



Двунаправленная ассоциативная память обладает способностью к исправлению и обобщению. Если искаженный и незавершенный образ подается на вход сети, то сеть способна выдать запомненный ранее выходной образ. Двунаправленная ассоциативная память имеет ограничение на количество образов.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Сети с самоорганизацией на основе конкуренции | Естественный отбор и генетическое наследование


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Полезен материал? Поделись:

Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.004 сек.