Логические нейронные сети
Пусть скрытые нейроны образуют ресурс
Пусть скрытые нейроны образуют ресурс – множество М свободных нейронов, первоначально M = {1, …, 11}.
Рис. 11.1. Матрица следования после обучения нейросети
Организуем последовательный анализ выражений (11.1).
При просмотре первого выражения, анализируя открывающие и закрывающие скобки, найдем первую скобку самого высокого уровня вложенности. Она соответствует выражению (Х1 & Х7). Закрепим за ним первый свободный нейрон 1 из М, предположив тем самым, что он выполняет аналог операции, указанной в скобках. Сформируем уточненную строку матрицы следования S, соответствующую нейрону 1, записав веса связей, равные единице, в столбцы, соответствующие нейронам Х1 и Х7 .
Обозначим исследованную "скобку" именем нейрона 1 и перепишем логическое выражение:
Продолжим поиск "скобок" самого высокого уровня вложенности.
Находим "скобку" (Х3 & Х5). В общем случае такая "скобка" могла встретиться ранее, и за ней мог быть закреплен скрытый нейрон. В целях экономии нейронов сформируем уточненную строку матрицы следования, записав единицы в столбцах, соответствующих нейронам Х3 и Х5. Однако, прежде чем поместить строку на ее место, проверим, нет ли в S идентичной строки? В данном случае такой строки нет. Тогда соотнесем полученную строку с очередным свободным нейроном 2 и поместим ее в S.
Перепишем логическое выражение, заменив обработанную "скобку":
(1&2)&(Х10&Х13)
Продолжая так же, закрепим нейрон 3 за "скобкой" (Х10&Х13) и сформируем соответствующую этому нейрону строку матрицы S. Запись логического выражения примет вид
(1&2)&3
Следующий обзор этой записи приводит к замене "скобки" (1
4 & 3
Отсутствие скобок говорит о необходимости введения связей 4
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