Головна

Статістічекіе мережі Хопфілда

  1. Глава 6. Мережі Хопфілда
  2. Нейронна мережа Хопфілда як динамічна система
  3. Нейронні мережі Хопфілда і Хеммінга
  4. Оптична мережа Хопфілда, що використовує об'ємні голограми
  5. Мережі Хопфілда на базі електронно-оптичних матричних умножителей

Якщо правила зміни станів для бінарної мережі Хопфілда задані статистично, а не детерміновано, як в рівнянні (6.1), то виникає система, що імітує відпал. Для її реалізації вводиться імовірність зміни ваги як функція від величини, на яку вихід нейрона OUT перевищує його поріг. нехай

Ek = NETk - qk,

де NETk - Вихід NET нейрона k; q - поріг нейрона k, і

,

(Відзначте вірогідну функцію Больцмана в знаменнику), де Т - Штучна температура.

У стадії функціонування штучної температурі Т приписується велике значення, нейрони встановлюються в початковому стані, який визначається вхідним вектором, і мережі надається можливість шукати мінімум енергії відповідно до нижченаведеної процедурою:

1. Призначити станом кожного нейрона з імовірністю рk значення одиниця, а з ймовірністю 1рk - Нуль.

2. Поступово зменшувати штучну температуру і повторювати крок 1, поки не буде досягнута рівновага.



Попередня   39   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49   50   51   52   53   54   Наступна

Метод штучної теплоємності | Додатки до ЗАГАЛЬНИМ НЕЛІНІЙНИМ ЗАДАЧ ОПТИМІЗАЦІЇ | Труднощі, пов'язані зі зворотним поширенням | Комбінування зворотного поширення з навчанням Коші | Обговорення | Глава 6. Мережі Хопфілда | бінарні системи | стійкість | асоціативна пам'ять | безперервні системи |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати