Новосибирский Государственный Университет
Опубликован: 13.09.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 2211 / 526 | Оценка: 4.52 / 4.28 | Длительность: 12:23:00
ISBN: 978-5-9556-0063-5
Специальности: Программист
Лекция 5:

Виды нейронных сетей и способы организации их функционирования

< Лекция 4 || Лекция 5: 1234 || Лекция 6 >
Аннотация: Рассматриваются: варианты многослойных сетей, режимы функционирования сетей, предобработка входных данных сети, виды интерпретации ответов НС, задача аппроксимации функций и оценка способности сети решить эту задачу.

Виды сетей

В многослойных (слоистых) сетях (рис.1) нейроны первого слоя получают входные сигналы, преобразуют их и передают нейронам второго слоя. Далее срабатывает второй слой и т.д., до n -ого, который выдает выходные сигналы для интерпретатора и пользователя. Если не оговорено противное, то каждый выходной сигнал i -го слоя подается на вход всех нейронов i+1 -го. Число нейронов в каждом слое может быть любым и никак заранее не связано с количеством нейронов в других слоях. Стандартный способ подачи входных сигналов: все нейроны первого слоя получают каждый входной сигнал. Наибольшее распространение получили трехслойные сети, в которых каждый слой имеет свое наименование: первый - входной, второй - скрытый, третий - выходной.

Многослойная (слоистая) сеть

увеличить изображение
Рис. 1. Многослойная (слоистая) сеть

Монотонные слоистые сети - частный случай слоистых сетей с дополнительными условиями на связи и элементы. Каждый слой, кроме выходного, разбит на два блока - возбуждающий и тормозящий. Связи между слоями также подразделяются на два типа - возбуждающие (с положительными весами) и тормозящие (с отрицательными весами). Если от блока A к блоку C ведут только возбуждающие связи, то это означает, что любой выходной сигнал блока C является монотонной неубывающей функцией любого выходного сигнала блока A. Если же эти связи только тормозящие, то любой выходной сигнал блока C является монотонной невозрастающей функцией.

В полносвязной сети каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, в том числе и самому себе. Выходными сигналами сети могут быть все или некоторые выходные сигналы нейронов после нескольких циклов функционирования сети. Все входные сигналы подаются всем нейронам. Для полносвязной сети входной сумматор нейрона фактически распадается на два: первый вычисляет линейную функцию от входных сигналов сети, второй - линейную функцию от выходных сигналов других нейронов, полученных на предыдущем шаге. Примером полносвязной сети является сеть Хопфилда.

Слоисто-циклические (рекуррентные) сети отличаются тем, что слои замкнуты в кольцо - последний передает свои выходные сигналы первому. Все слои равноправны и могут как получать входные сигналы, так и выдавать выходные. Такие сети до получения ответа могут функционировать неограниченно долго, так же, как и полносвязные.

Слоисто-полносвязные сети состоят из слоев, каждый из которых, в свою очередь, представляет собой полносвязную сеть. При функционировании сигналы передаются от слоя к слою, и происходит обмен сигналами внутри слоя. В каждом слое процесс протекает следующим образом: прием сигналов с предыдущего слоя (или входных сигналов сети), обмен сигналами внутри слоя, передача последующему слою (или на выход). Подобные сети до получения ответа функционируют определенное число тактов, соответствующее количеству слоев, так же, как и слоистые сети.

Полносвязно-слоистые сети по структуре такие же, как и предыдущие, но функционируют по-другому. В них не разделяются фазы обмена внутри слоя и передачи следующему: на каждом такте нейроны всех слоев принимают сигналы от нейронов как своего, так и предыдущего, после чего передает сигналы как внутри слоя, так и последующему (или на выход). До получения ответа подобные сети могут функционировать неограниченно долго, так же, как и полносвязные.

< Лекция 4 || Лекция 5: 1234 || Лекция 6 >