Логические нейронные сети
Формирование обученной нейросети на основе заданного множества нейроподобных элементов
Под нейроподобным элементом, который мы условились называть нейроном, подразумевается не столько овеществленный образ – электронный аналог, программный модуль и др., сколько реализуемая им передаточная функция.
Пусть задано множество нейронов X = {x1, …, xm} и логическое описание СПР в дистрибутивной форме1) По "логической" технологии, обоснованной ранее, необходимо сформировать связи между нейронами так, чтобы при единичных значениях достоверности, совпадающих с единичными булевыми значениями переменных, максимального возбуждения на выходном слое при данной передаточной функции достигал тот нейрон, который закреплен за решением, обусловленным единичным значением соответствующей ему логической функции.
Скобочная запись задает последовательность формирования обученной нейросети. Процесс такого формирования (обучения) заключается в рекурсивной коммутации подструктур – термов на основе содержимого скобок в соответствии с их вложенностью.
Продолжим рассмотрение примера на основе логического описания (10.1). Перепишем его, используя символ обобщенной операции, реализуемой передаточной функцией, но сохранив скобки:
 |
(11.1) |
Прежде всего из множества Х необходимо выделить нейроны входного – рецепторного – и выходного слоев. Исходя из этого, а также, задав количество необходимых и предполагаемых нейронов разного функционального назначения, закрепим и переобозначим нейроны: Х = {X1, …, X15, 1, …, 11, R1, …, R5}. Нейроны 1, …, 11 в будущих построениях исполнят роль нейронов скрытых слоев – скрытых нейронов.
Составим матрицу следования, первоначально содержащую "пустые" элементы. На рис. 11.1 представлена такая матрица S, соответствующая уже полученному решению. Однако пока не следует учитывать единичные элементы: их необходимо сформировать в процессе решения задачи.
Для удобства пользования и учитывая, что данная матрица при отсутствии обратных связей – треугольная, она выполнена в виде "шахматки", где диагональные элементы отмечены.
Итак, чтобы сигналы возбуждения направленно проходили от входных нейронов к выходным, необходимо сформировать связи с единичными весами, используя скрытые нейроны.
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий