img261 (4)

Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych 255

tnego. W sieci Hopfielda każdy neuron jest związany z każdym innym w obrębie całej sieci na zasadzie obustronnego sprzężenia zwrotnego, jest to więc sieć sprzęgnięta zwrotnie w sposób krańcowy i kompletny, całkowite przeciwieństwo sieci feedforward, w których jakiekolwiek sprzężenia zwrotne były po prostu zabronione.

Sieci Hopfielda są tak ważne głównie dlatego, że procesy w nich zachodzące są zawsze stabilne, można więc bezpiecznie stosować je do rozwiązywania różnych zadań bez obawy, że wszystko nagle wyleci w powietrze. Stabilność procesów w sieci Hopfielda osiągnięto dzięki zastosowaniu trzech prostych zabiegów:

=> wprowadzono bardzo regularną (i prostą do realizacji zarówno w formie programu komputerowego, jak i w postaci specjalizowanych układów elektronicznych lub optoelektronicznych) strukturę wewnętrzną sieci, polegającą na tym, że w całej sieci neurony są łączone na zasadzie “każdy z każdym”;

=> zabroniono sprzężeń zwrotnych obejmujących pojedynczy neuron. 0-znacza to, że sygnał wyjściowy z danego neuronu nie może być bezpośrednio podawany na jego wejście, co jak może zauważyłeś jest przestrzegane w strukturze sieci pokazanej na rysunku 11.9. Zauważ, że nie wyklucza to sytuacji, że sygnał wyjściowy z danego neuronu wpływa na swoją własną wartość w przyszłości, ponieważ możliwe jest sprzężenie zwrotne poprzez dodatkowe neurony pośredniczące, jednak wpływ tych dodatkowych jest zdecydowanie stabilizujący;

^ wprowadzane współczynniki wagowe muszą być symetryczne - to znaczy jeśli połączenie od neuronu o numerze x do neuronu o numerze y charakteryzuje się pewnym współczynnikiem wagi w, to dokładnie taką samą wartość w ma współczynnik wagowy połączenia biegnącego od neuronu o numerze y do neuronu o numerze x (rys. 11.10).

Wxy = Wyx

V    współczynnik wagi Wxy

współczynnik wagi Wyx

Rys. 11.10. Zasada symetrii obowiązująca w sieci Hopfielda

Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
img023 (60) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z ocenami nauczyciela). Wielkość
img071 (31) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych 65 Rys. 4.16. Prezentacja położen
img093 (18) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych 87 wartości współczynnika określa
img115 (17) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych 109 ma żadnego wpływu na sposób
img153 (10) 147 Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych co na rysunku wyrażone jest w

więcej podobnych podstron