3.5.1Сети 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 обратные связи, 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.
- Оглавление
- Введение
- 1.Математические модели искусственных нейронных сетей [9]
- 1.1Общие сведения о структуре биологического нейрона
- 1.2 Математическая модель искусственного нейрона
- 1.3 Математическое описание нейронной сети
- 1.4 Стохастический нейрон
- 1.5 Сравнение характеристик машины фон Неймана и нейронной сети
- 2.Разработка структуры и функций нейроимитатора как элемента интеллектуальной информационной системы
- 2.1 Концепции применения нейросетевых компонентов в информационных системах
- 2.2 Предварительная обработка информации на этапе проектирования нейросетевых компонентов
- 2.3 Формирование задачника для нейросети
- 2.4 Особенности формирования нейронной сети
- 2.5 Интерпретация сигналов нейронной сети
- 2.6Управляющая программа (исполнитель)
- 2.7 Компонент учитель
- 2.8Настройка параметров нейросети.
- 2.9Оценка и коррекция нейросетевой модели
- 2.10 Конструктор нейронной сети
- 2.11 Контрастер нейросети.
- 2.12 Логически прозрачные сети, получение явных знаний
- 2.13 Решение дополнительных задач с помощью нейросетевых компонентов
- 2.14Разработка языка описания нейроимитатора для обмена данными
- 3.Разновидности нейронных сетей [31]
- 3.1Персептрон Розенблатта.
- 3.1.1Персептрон Розенблатта.
- 3.1.2Теорема об обучении персептрона.
- 3.1.3Линейная разделимость и персептронная представляемость
- 3.2Свойства процессов обучения в нейронных сетях.
- 3.2.1Задача обучения нейронной сети на примерах.
- 3.2.2Классификация и категоризация.
- 3.2.3Обучение нейронной сети с учителем, как задача многофакторной оптимизации.
- 3.3Многослойный персептрон.
- 3.3.1Необходимость иерархической организации нейросетевых архитектур.
- 3.3.2Многослойный персептрон.
- 3.3.3Обучение методом обратного распространения ошибок.
- 3.4Другие иерархические архитектуры.
- 3.4.1Звезды Гроссберга
- 3.4.2Принцип Winner Take All (wta) - Победитель Забирает Все - в модели Липпмана-Хемминга.
- 3.4.3Карта самоорганизации Кохонена.
- 3.4.4Нейронная сеть встречного распространения.
- 3.5Модель Хопфилда.
- 3.5.1Сети с обратными связями
- 3.5.2Нейродинамика в модели Хопфилда
- 3.5.3Правило обучения Хебба
- 3.5.4Ассоциативность памяти и задача распознавания образов
- 3.6Обобщения и применения модели Хопфилда.
- 3.6.1Модификации правила Хебба.
- 3.6.2Матрица Хебба с ортогонализацией образов.
- 3.6.3Отказ от симметрии синапсов.
- 3.6.4Алгоритмы разобучения (забывания).
- 3.6.5Двунаправленная ассоциативная память.
- 3.6.6Детерминированная и вероятностная нейродинамика.
- 3.6.7Применения сети Хопфилда к задачам комбинаторной оптимизации.
- 3.7Неокогнитрон Фукушимы.
- 3.7.1Когнитрон: самоорганизующаяся многослойная нейросеть.
- 3.7.2Неокогнитрон и инвариантное распознавание образов.
- 3.8Теория адаптивного резонанса.
- 3.8.1Дилемма стабильности-пластичности восприятия.
- 3.8.2Принцип адаптивного резонанса.
- 3.8.3Нейронная сеть aрt-1.
- 3.8.4Начальное состояние сети.
- 3.8.5Фаза сравнения.
- 3.8.6Фаза поиска.
- 3.8.7Обучение сети арт.
- 3.8.8Теоремы арт.
- 3.8.9Дальнейшее развитие арт: архитектуры арт-2 и арт-3.
- 3.8.10Сети арт-2 и арт-3.
- 3.9Черты современных архитектур.
- 3.9.1Черты современных архитектур.
- 3.9.2Сегодняшний день нейронауки.
- 3.9.3Программное и аппаратное обеспечение. Нейро-эвм.
- 4.Литература и учебно-методические материалы