img091

Rozdział 7. Sieć Hopfielda

może być przedstawiona w formie klasycznej sigmoidy

Funkcja ta dla dużych 0 jest bardzo stroma i przypomina funkcję progową, dyskutowaną wyżej. Natomiast dla małych 0 funkcja ta ma przebieg gładszy i łagodniejszy, w wyniku czego zachowanie sieci ciągłej zaczyna istotnie odbiegać od opisanego wyżej zachowaniasieci dyskretnej. W szczególności przy malejącym 0 zaczynają znikać niektóre punkty stale.

7.6 Maszyny Boltzmanna

Z opisywaną wyżej siecią Hopfielda kojarzone są zwykle tak zwane Maszyny Boltzmanna. Koncepcja takiej maszyny oparta jest na założeniu, że stan (sygnał wyjściowy y^m) każdego neuronu może się zmieniać w sposób losowy z określonym prawdopodobieństwem. Prawdopodobieństwo to zależy od „energii” i „temperatury” sieci podobnie jak w systemach fizycznych (termodynamicznych), w których gęstość prawdopodobieństwa ;> (E,T) energii systemu E związana jest z temperaturą T znanym wzorem Boltzmanna

p(E,T) = e-^E/kT

gdzie k jest stalą Boltzmanna. Przenosząc to fizyczne prawo do informacyjnego systemu, jakim jest sieć neuronowa, możemy na każdym kroku j związać z neuronem o numerze m „energię” wyrażającą nadwyżkę jego łącznego pobudzenia ponad progiem pobudzenia 4^m).

Następnie w oparciu o energię Eni? wyznaczane jest prawdopodobieństwo pm* zgodnie z regułą będącą uogólnieniem prawa Boltzniaima:

= 1 / [l+expME!'>/7^>)]

gdzie 6 jest pewną arbitralnie dobieraną stałą, a reprezentuje symulowaną w j-tyin kroku „temperaturę” sieci. Przy podanych założeniach algorytm doprowadzania sieci do stanu równowagi sprowadza się do kolejnego wykonywania dwóch kroków:

1. Dla ustalonego wyliczane są wszystkie wartości p[i,\ a następnie losowo z prawdopodobieństwem ustawiane są wartości sygnałów wyjściowych neuronów Konkretnie wykonuje się to w taki sposób, że dla każdego kroku j i dla każdego neuronu m losowana jest z równomiernym rozkładem prawdopodobieństwa wartość przypadkowa ć € [0,1] (jest to zwykle liczba pseudoprzypadkowa pochodząca z generatora liczb pseudolosowych w przypadku realizacji komputerowej modelu sieci), a następnie ustala się wartości zgodnie z regułą:

Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Sieci CP str091 91 Rozdział 7. Sieć Hopfielda może być przedstawiona w formie klasycznej sigmoidy l+
skanuj0007 (79) Z lego zapisu wynika, że informacja geograficzna może być przedstawiona w formie opi
74633 skanuj0007 (79) Z lego zapisu wynika, że informacja geograficzna może być przedstawiona w form
Układ opisany równaniami stanu i równaniami wyjścia może być przedstawiony w formie schematu
d) zatytułowane 9.    Treść zasadnicza protokołu może być przedstawiona w formie: a)
74633 skanuj0007 (79) Z lego zapisu wynika, że informacja geograficzna może być przedstawiona w form
img087 87 Rozdział 7. Sieć Hopfiehfa wyjściowych z poszczególnych neuronów we wzorze definiującym łą
img089 89 Rozdział 7. Sieć Hopfielda Na podstawie wyżej podanej definicji funkcji E można obliczyć z
img093 93 Rozdział 7. Sieć Hopfielda b.    Pozwala się sieci dojść do stanu równowagi
img097 97 Rozdział 7. Sieć Hopfielda opracowaniach firmy NturalWart podkreślono, że optymalne wyniki
GENETYKA Anna Sadakierska Chudy , Grażyna Dąbrowska str6 94 Rozdział 7 genu w onkogen może być skut
Ponieważ naprężenie normalne o> dla warunków jak na rys. la może być przedstawione za pomocą wzor
Podstawowe twierdzenie arytmetyki: Każda liczba całkowita n > 2 może być przedstawiona jako ilocz

więcej podobnych podstron