Сети с обратными связями
Рассмотренный нами ранее ПЕРСЕПТРОН относится к классу сетей с направленным потоком распространения информации и не содержит обратных связей. На этапе функционирования каждый нейрон выполняет свою функцию - передачу возбуждения другим нейронам - ровно один раз. Динамика состояний нейронов является безитерационной.
Несколько более сложной является динамика в сети Кохонена. Конкурентное соревнование нейронов достигается путем итераций, в процессе которых информация многократно передается между нейронами.
В общем случае может быть рассмотрена нейронная сеть (см. Рис. 8.1), содержащая произвольные обратныесвязи, по которым переданное возбуждение возвращается к данному нейрону, и он повторно выполняет свою функцию. Наблюдения за биологическими локальными нейросетями указывают на наличие множественных обратных связей. Нейродинамика в таких системах становится итерационной. Это свойство существенно расширяет множество типов нейросетевых архитектур, но одновременно приводит к появлению новых проблем.
Рис. 8.1. Фрагменты сетей с прямым рапространением (A) и с наличием обратных связей (B).
Безитерационная динамика состояний нейронов является, очевидно, всегда устойчивой. Обратные связи могут приводить к возникновению неустойчивостей, подобно тем, которые возникают в усилительных радитехнических системах при положительной обратной связи. В нейронных сетях неустойчивость проявляется в блуждающей смене состояний нейронов, не приводящей к возникновению стационарных состояний. В общем случае ответ на вопрос об устойчивости динамики произвольной системы с обратными связями крайне сложен и до настоящего времени является открытым.
Ниже мы остановимся на важном частном случае нейросетевой архитектуры, для которой свойства устойчивости подробно исследованы.
- Лекция 3. Биологический нейрон и его кибернетическая модель.
- Метод нейробиологии.
- Биологический нейрон.
- Нейронные сети.
- Биологическая изменчивость и обучение нейронных сетей.
- Формальный нейрон.
- Обучение нейрона детектированию границы "черное-белое"
- Лекция 4. Персептрон Розенблатта.
- Персептрон Розенблатта.
- Теорема об обучении персептрона.
- Линейная разделимость и персептронная представляемость
- Лекция 5. Свойства процессов обучения в нейронных сетях.
- Задача обучения нейронной сети на примерах.
- Классификация и категоризация.
- Обучение нейронной сети с учителем, как задача многофакторной оптимизации. Понятие о задаче оптимизации.
- Постановка задачи оптимизации при обучении нейронной сети
- Лекция 6. Многослойный персептрон.
- Необходимость иерархической организации нейросетевых архитектур.
- Многослойный персептрон.
- Обучение методом обратного распространения ошибок.
- Лекция 7. Другие иерархические архитектуры.
- Звезды Гроссберга
- Принцип Winner Take All (wta) - Победитель Забирает Все - в модели Липпмана-Хемминга.
- Карта самоорганизации Кохонена.
- Нейронная сеть встречного распространения.
- Лекция 8. Модель Хопфилда.
- Сети с обратными связями
- Нейродинамика в модели Хопфилда
- Правило обучения Хебба
- Ассоциативность памяти и задача распознавания образов
- Лекция 9. Обобщения и применения модели Хопфилда.
- Модификации правила Хебба.
- Матрица Хебба с ортогонализацией образов.
- Отказ от симметрии синапсов.
- Алгоритмы разобучения (забывания).
- Двунаправленная ассоциативная память.
- Детерминированная и вероятностная нейродинамика.
- Применения сети Хопфилда к задачам комбинаторной оптимизации.
- Лекция 10. Неокогнитрон Фукушимы.
- Когнитрон: самоорганизующаяся многослойная нейросеть.
- Неокогнитрон и инвариантное распознавание образов.
- Лекция 11. Теория адаптивного резонанса.
- Дилемма стабильности-пластичности восприятия.
- Принцип адаптивного резонанса.
- Нейронная сеть aрt-1.
- Начальное состояние сети.
- Фаза сравнения.
- Фаза поиска.
- Обучение сети арт.
- Теоремы арт.
- Дальнейшее развитие арт: архитектуры арт-2 и арт-3. Нерешенные проблемы и недостатки арт-1.
- Сети арт-2 и арт-3.
- Лекция 12. Черты современных архитектур.
- Черты современных архитектур.
- Сегодняшний день нейронауки.
- Программное и аппаратное обеспечение. Нейро-эвм.