Устойчивость
Как и в других сетях, веса между слоями в этой сети могут рассматриваться в виде матрицы W. В работе [2] показано, что сеть с обратными связями является устойчивой, если ее матрица симметрична и имеет нули на главной диагонали, т. е. если wij = wji и wii = 0 для всех i.
Устойчивость такой сети может быть доказана с помощью элегантного математического метода. Допустим, что найдена функция, которая всегда убывает при изменении состояния сети. В конце концов эта функция должна достичь минимума и прекратить изменение, гарантируя тем самым устойчивость сети. Такая функция, называемая функцией Ляпунова, для рассматриваемых сетей с обратными связями может быть введена следующим образом:
(6.2)
где Е – искусственная энергия сети; wij – вес от выхода нейрона i к входу нейрона j; OUTj – выход нейрона j; Ij – внешний вход нейрона j; Тj – порог нейрона j.
Изменение энергии Е, вызванное изменением состояния j-нейрона, есть
(6.3)
где δOUTj – изменение выхода j-го нейрона.
Допустим, что величина NET нейрона j больше порога. Тогда выражение в скобках будет положительным, а из Уравнения (6.1) следует, что выход нейрона j должен измениться в положительную сторону (или остаться без изменения). Это значит, что δOUT. может быть только положительным или нулем и δЕ должно быть отрицательным. Следовательно, энергия сети должна либо уменьшиться, либо остаться без изменения.
Далее, допустим, что величина NET меньше порога. Тогда величина δOUTj может быть только отрицательной или нулем. Следовательно, опять энергия должна уменьшиться или остаться без изменения.
И окончательно, если величина NET равна порогу, δj равна нулю и энергия остается без изменения.
Это показывает, что любое изменение состояния нейрона либо уменьшит энергию, либо оставит ее без изменения. Благодаря такому непрерывному стремлению к уменьшению энергия в конце концов должна достигнуть минимума и прекратить изменение. По определению такая сеть является устойчивой.
Симметрия сети является достаточным, но не необходимым условием для устойчивости системы. Имеется много устойчивых систем (например, все сети прямого действия!), которые ему не удовлетворяют. Можно продемонстрировать примеры, в которых незначительное отклонение от симметрии может приводить к непрерывным осцилляциям. Однако приближенной симметрии обычно достаточно для устойчивости систем.
- Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика
- Предисловие
- Благодарности
- Введение почему именно искусственные нейронные сети?
- Свойства искусственных нейронных сетей
- Обучение
- Обобщение
- Абстрагирование
- Применимость
- Исторический аспект
- Искусственные нейронные сети сегодня
- Перспективы на будущее
- Искусственные нейронные сети и экспертные системы
- Соображения надежности
- Литература
- Глава 1. Основы искусственных нейронных сетей
- Биологический прототип
- Искусственный нейрон
- Активационные функции
- Однослойные искусственные нейронные сети
- Многослойные искусственные нейронные сети
- Нелинейная активационная функция
- Сети с обратными связями
- Терминология, обозначения и схематическое изображение искусственных нейронных сетей
- Терминология
- Дифференциальные уравнения или разностные уравнения
- Графическое представление
- Обучение искусственных нейронных сетей
- Цель обучения
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Алгоритмы обучения
- Литература
- Глава 2. Персептроны персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей
- Персептронная представляемость
- Проблема функции исключающее или
- Линейная разделимость
- Преодоление ограничения линейной разделимости
- Эффективность запоминания
- Обучение персептрона
- Алгоритм обучения персептрона
- Дельта-правило
- Трудности с алгоритмом обучения персептрона
- Литература
- Глава 3. Процедура обратного распространения введение в процедуру обратного распространения
- Обучающий алгоритм обратного распространения Сетевые конфигурации
- Многослойная сеть.
- Обзор обучения
- Дальнейшие алгоритмические разработки
- Применения
- Предостережение
- Паралич сети
- Локальные минимумы
- Размер шага
- Временная неустойчивость
- Литература
- Глава 4. Сети встречного распространения введение в сети встречного распространения
- Структура сети
- Нормальное функционирование Слои Кохоненна
- Слой Гроссберга
- Обучение слоя кохонена
- Предварительная обработка входных векторов
- Выбор начальных значений весовых векторов
- Режим интерполяции
- Статистические свойства обученной сети
- Обучение слоя гроссберга
- Сеть встречного распространения полностью
- Приложение: сжатие данных
- Обсуждение
- Литература
- Глава 5. Стохастические методы
- Использование обучения
- Больцмановское обучение
- Обучение Коши
- Метод искусственной теплоемкости
- Приложения к общим нелинейным задачам оптимизации
- Обратное распространение и обучение коши
- Трудности, связанные с обратным распространением
- Трудности с алгоритмом обучения Коши
- Комбинирование обратного распространения с обучением Коши
- Обсуждение
- Литература
- Глава 6. Сети Хопфилда
- Конфигурации сетей с обратными связями
- Бинарные системы
- Устойчивость
- Ассоциативная память
- Непрерывные системы
- Сети Хопфилда и машина Больцмана
- Термодинамические системы
- Статистичекие сети Хопфилда
- Обобщенные сети
- Приложения Аналого-цифровой преобразователь
- Задача коммивояжера
- Обсуждение Локальные минимумы
- Скорость
- Функция энергии
- Емкость сети
- Литература
- Глава 7. Двунаправленная ассоциативная память
- Структура дап
- Восстановление запомненных ассоциаций
- Кодирование ассоциаций
- Емкость памяти
- Непрерывная дап
- Адаптивная дап
- Конкурирующая дап
- Заключение
- Литература
- Глава 8. Адаптивная резонансная теория
- Архитектура apt
- Описание apt
- Упрощенная архитектура apt
- Функционирование сети apt в процессе классификации
- Реализация apt Обзор
- Функционирование сетей apt
- Пример обучения сети apt
- Характеристики apt
- Инициализация весовых векторов т
- Настройка весовых векторов Вj
- Инициализация весов bij
- Теоремы apt
- Заключение
- Литература
- Глава 9. Оптические нейронные сети
- Векторно-матричные умножители
- Электронно-оптические матричные умножители
- Сети Хопфилда на базе электронно-оптических матричных умножителей
- Голографические корреляторы
- Объемные голограммы
- Оптическая сеть Хопфилда, использующая объемные голограммы
- Заключение
- Литература
- Глава 10. Когнитрон и неокогнитрон
- Когнитрон
- Структура
- Обучение
- Неокогнитрон
- Структура
- Обобщение
- Вычисления
- Обучение
- Заключение
- Литература
- Приложение а. Биологические нейронные сети человеческий мозг: биологическая модель для искусственных нейронных сетей
- Организация человеческого мозга
- Мембрана клетки
- Компьютеры и человеческий мозг
- Приложение б. Алгоритмы обучения
- Обучение с учителем и без учителя
- Метод обучения хэбба
- Алгоритм обучения Хэбба
- Метод сигнального обучения Хэбба
- Метод дифференциального обучения Хэбба
- Входные и выходные звезды
- Обучение входной звезды
- Обучение выходной звезды
- Обучение персептрона
- Метод обучения уидроу-хоффа
- Методы статистического обучения
- Самоорганизация
- Литература