60672 img283 (3)

oprowadzenie do techniki sieci neuronowych 277

dowanej z wykorzystaniem sieci neuronowych.

W normalnej pamięci RAM czy ROM, jaką masz w swoim komputerze, jest konkretny limit pojemności. Wynika to z faktu, że każda wiadomość jest w takiej pamięci zapisywana w oddzielnym miejscu, do którego uzyskujesz dostęp podając (bezpośrednio lub pośrednio) jego adres. Identyczna sytuacja jest na twardym dysku i na dyskietkach. W związku z tym ilość informacji, jaką możesz w zapisać w każdej z tych pamięci jest dokładnie wyznaczona przez liczbę tych zaadresowanych miejsc przeznaczonych do ich przechowywania i dlatego na pytanie, jak dużo miejsca jest w pamięci

-    można odpowiedzieć szybko i konkretnie.

Z pamięcią budowaną w sieci Hopfielda jest inaczej. Tutaj nie ma żadnych oddzielnie zaadresowanych miejsc przeznaczonych dla poszczególnych informacji, gdyż w pamiętaniu (i odtwarzaniu) każdego konkretnego wzorca uczestniczą wszystkie neurony sieci, co oznacza, że w poszczególnych neuronach wzorce są nałożone na siebie, co stwarza konkretne problemy (pamiętasz “przesłuchy”?). Co więcej, sposób odtwarzania (odczytywania) informacji z pamięci neuronowej różni się diametralnie o tego, jaki stosują komputery. Zamiast podawać nazwę zmiennej, w której przechowywana jest jakaś wiadomość, albo wskazywać nazwę pliku, który ją zawiera (oba te sposoby w istocie odwołują się do adresów wiadomości, których synonimami są nazwy zmiennych lub plików) - w pamięci asocjacyjnej podajesz samą wiadomość jako taką - ale być może niekompletną lub zniekształconą. W związku z tym niesłychanie trudno zorientować się, ile takich wiadomości da się do sieci wepchnąć, a które już się nie zmieszczą.

Jest na ten temat - oczywiście - dokładna i konkretna teoria, która wszystkie te kwestie szczegółowo wyjaśnia. Jeśli kiedyś będziesz jej potrzebował na serio - możesz przeczytać na ten temat w mojej wielokrotnie już tu cytowanej książce pt. Sieci neuronowe.

Zadaniem tej książki jest. jednak wprowadzenie podstawowych pojęć i koncepcji na temat sieci neuronowych metodą eksperymentowania z nimi. W związku z tym spróbujemy odpowiedzieć na pytanie o pojemność pamięci neuronowej - właśnie eksperymentując z sieciami. Tą drogą będzie także możliwe dostarczenie Ci maksymalnie ścisłych informacji na ich temat

-    jednak ponieważ wiadomości te zdobędziesz sam, poprzez samodzielnie prowadzone badania - będziesz je naprawdę rozumiał - a to bardzo ważne.

Pierwszym i najważniejszym czynnikiem decydującym o łatwości i pewności odtwarzania przez sieć zapamiętanych sygnałów - jest liczba danych utrwalanych w sieci w postaci śladów pamięciowych. Przy zapamiętaniu w sieci niewielkiej liczby wzorców (na przykład 3) odtwarzanie informacji jest pewne i niezawodne - nawet przy bardzo dużych zniekształceniach (rysunek 11.39).

Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
img137 (11) oprowadzenie do techniki sieci neuronowych Po ustaleniu się sygnałów wyjściowych na obyd
img183 (9) oprowadzenie do techniki sieci neuronowych 177 kroków procesu samouczenia po każdym pokaz
img049 (41) oprowadzenie do techniki sieci neuronowych 43 Rys. 3.1. Zmiany współczynników wag w siec
img061 (33) Elementa oprowadzenie do techniki sieci neuronowych 55 Po wpisaniu programu można g

więcej podobnych podstron