Головна

Багатошарова мережа.

  1. Багатошарова модель мережі
  2. Багатошарова мережа оператора зв'язку
  3. Робота насосів на мережу.

На рис. 3.3 зображена багатошарова мережа, яка може навчатися за допомогою процедури зворотного поширення. (Для ясності малюнок спрощений.) Перший шар нейронів (з'єднаний з входами) служить лише як розподільних точок, підсумовування входів тут не проводиться. Вхідний сигнал просто проходить через них до ваг на їх виходах. А кожен нейрон наступних шарів видає сигнали NET і OUT, як описано вище.

Мал. 3.3. Двошарова мережа зворотного поширення (e - бажаний сигнал).

У літературі немає однаковості щодо того, як рахувати кількість шарів в таких мережах. Одні автори використовують число шарів нейронів (включаючи несуммірующій вхідний шар), інші - число шарів ваг. Так як останнім визначення функціонально описову, то воно буде використовуватися протягом книги. Згідно з цим визначенням, мережа на рис. 3.3 розглядається як двошаровий. Нейрон об'єднаний з безліччю ваг, приєднаних до його входу. Таким чином, ваги першого шару закінчуються на нейронах першого шару. Вхід розподільного шару вважається нульовим шаром.

Процедура зворотного поширення застосовна до мереж з будь-яким числом шарів. Однак для того, щоб продемонструвати алгоритм, досить двох шарів. Зараз будуть розглядатися лише мережі прямої дії, хоча зворотне поширення може бути застосовано і до мереж із зворотними зв'язками. Ці випадки будуть розглянуті в цьому розділі пізніше.



Попередня   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26   Наступна

персептрони представляемо | НАВЧАННЯ персептрони | АЛГОРИТМ НАВЧАННЯ персептрони | Труднощі з алгоритмом навчання персептрона | ВСТУП В ПРОЦЕДУРУ ЗВОРОТНОГО ПОШИРЕННЯ | НАСТУПНІ АЛГОРИТМІЧНІ РОЗРОБКИ | ЗАСТОСУВАННЯ | тимчасова нестійкість | ВСТУП В МЕРЕЖІ ЗУСТРІЧНОГО ПОШИРЕННЯ | СТРУКТУРА МЕРЕЖІ |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати