Правила остановки работы сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

При использовании сетей прямого распространения (сетей без циклов) вопроса об остановке сети не возникает. Действительно, сигналы поступают на элементы первого (входного) слоя и, проходя по связям, доходят до элементов последнего слоя. После снятия сигналов с последнего слоя все элементы сети оказываются "обесточенными", то есть ни по одной связи сети не проходит ни одного ненулевого сигнала. Сложнее обстоит дело при использовании сетей с циклами. В случае общего положения, после подачи сигналов на входные элементы сети по связям между элементами, входящими в цикл, ненулевые сигналы будут циркулировать сколь угодно долго.

Существует два основных правила остановки работы сети с циклами. Первое правило состоит в остановке работы сети после указанного числа срабатываний каждого элемента. Циклы с таким правилом остановки будем называть ограниченными.

Второе правило остановки работы сети - сеть прекращает работу после установления равновесного распределения сигналов в цикле. Такие сети будем называть равновесными. Примером равновесной сети может служить сеть Хопфилда [316] (см. разд. "Сети Хопфилда").

Похожие статьи

• Конструирование нейронных сетей, Элементы нейронной сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Впервые последовательное описание конструирования нейронных с Етей из элементов было предложено в книге А. Н. Горбаня [65]. Однако за прошедшее время...

• Персептрон Розенблатта - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Персептрон Розенблатта [147, 185] является исторически первой обучаемой нейронной сетью. Существует несколько версий персептрона. Рассмотрим классический...

• Нелинейный сигмоидный преобразователь, Произвольный непрерывный нелинейный преобразователь - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Рис. 11. Прямое (а) и обратное (б) функционирование нелинейного сигмоидного преобразователя Нелинейный сигмоидный преобразователь или сигмоидный элемент...

• Элементы самодвойственных сетей - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Если при обратном функционировании самодвойственной сети на ее выход подать производные некоторой функции F по выходным сигналам сети, то в ходе...

• Составные элементы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Название "составные элементы" противоречит определению элементов. Это противоречие объясняется соображениями удобства работы. Введение составных...

• Контрастирование и нормализация сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В последние годы широкое распространение получили различные методы контрастирования или скелетонизации нейронных сетей. В ходе процедуры контрастирования...

• Описание алгоритмов обучения - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Все алгоритмы обучения сетей методом обратного распространения ошибки опираются на способность сети вычислять градиент функции ошибки по обучающим...

• Запросы к компоненту сеть - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В данном разделе главы рассмотрены все запросы, исполняемые комп Онентом сеть. Прежде чем приступать к описанию стандарта запросов компонента сеть...

• Составной предобработчик - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Поскольку на вход нейронной сети обычно подается несколько входных сигналов, каждый из которых обрабатывается своим предобработчиком, то предобработчик...

• Сигналы и параметры - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  При использовании контрастирования для изменения структуры сети и значений обучаемых параметров другим компонентам бывает необходим прямой доступ к...

• Нормализовать сеть (NormalizeNet) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function NormalizeNet(Net : PString) : Logic; C: Logic NormalizeNet(PString Net) Описание аргумента: Net - указатель на строку...

• Установить параметры сети (nwSetData) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function nwSetData(Net : PString; DataType : Integer; Var Data : RealArray) : Logic; C: Logic nwSetData(PString Net, Integer...

• Функционирование сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Таблица 1 Однородные и неоднородные сумматоры Название Однородный сумматор Неоднородный сумматор Обозначение Значение Обозначение Значение Обычный ?...

• Язык описания нейронных сетей, Ключевые слова языка - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Язык описания нейронных сетей предназначен для хранения сетей на диске. Следует отметить, что в отличии от таких компонентов, как предобработчик входных...

• Точка ветвления, Сумматор, Нелинейный Паде преобразователь, Нелинейный сигмоидный преобразователь, Адаптивный сумматор, Константа Липшица сигмоидной сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Поскольку в точке ветвления не происходит преобразования сигнала, то константа Липшица для нее равна единице. Сумматор Производная суммы по любому из...

• Запросы общие для всех компонентов, Стандарт типов данных - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В этом разделе описаны запросы, выполняемых всеми компонентами, а также типы данных, используемые при описании запросов. Стандарт типов данных При...

• Примеры сетей и алгоритмов их обучения, Сети Хопфилда - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В этом разделе намеренно допущено отступление от общей методики - не смешивать разные компоненты. Это сделано для облегчения демонстрации построения...

• Простейшая предобработка числовых признаков, Оценка способности сети решить задачу - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Как уже отмечалось в разделе "Различимость входных данных" числовые сигналы рекомендуется масштабировать и сдвигать так, чтобы весь диапазон значений...

• Описание нейронных сетей - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В первой части этой главы описана система построения сетей из элементов. Описаны прямое и обратное функционирование сетей и составляющих их элементов....

• Предобработчик - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Данная глава посвящена компоненту предобработчик [80, 150]. В ней рассматриваются различные аспекты предобработки входных данных для нейронных сетей....

• Построение оценки по интерпретатору - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Если в качестве ответа нейронная сеть должна выдать число, то естественной оценкой является квадрат разности выданного сетью выходного сигнала и...

• Уровень уверенности - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Часто при решении задач классификации с использованием нейронных сетей недостаточно простого ответа "входной вектор принадлежит k-му классу". Хотелось бы...

• Состав данных задачника, Цвет примера и обучающая выборка - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Компонент задачник является необходимой частью нейрокомпьютера вне зависимости от типа применяемых в нем нейронных сетей. Однако в зависимости от...

• Введение - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Общая характеристика работы Актуальность темы. В 80-е годы развитие информатики и средств вычислительной техники во многом определялось программой "Пятое...

• Запросы, однотипные для всех компонентов - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Таблица 5 Префиксы компонентов Префикс Компонент Запроса Ошибки Ex 0 Исполнитель Tb 1 Задачник Pr 2 Предобработчик Nn 3 Сеть Es 4 Оценка Ai 5...

• Сокращение описания сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Предложенный в предыдущих разделах язык описания многословен. В большинстве случаев за счет хорошей структуризации сети можно опу Стить все разделы...

• Функции управления памятью - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Для создания массивов и освобождения занимаемой ими памяти используются следующие фун Кции: Создание массива. Function NewArray( Type : Integer; Size :...

• Основные операторы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Оператор присваивания состоит из двух частей, разделенных знаком "=". В левой части оператора присваивания могут участвовать им Ена любых переменных. В...

• Следующий (Next) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Next( Handle : Integer ) : Logic; C: Logic Next(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...

• Запрос на предобработку, Предобработать вектор сигналов (Prepare) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента предобработчик - предобрабатывает входные данные, вычисляя вектор входных...

• Запросы к компоненту интерпретатор ответа - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Запросы к компоненту интерпретатор ответа можно разбить на пять групп: Интерпретация. Изменение параметров. Работа со структурой. Инициация редактора и...

• Запрос к предобработчику, Запрос к исполнителю, Запросы к учителю, Запрос к контрастеру, Запрос к оценке, Запрос к интерпретатору ответа - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Предобработчик сам никаких запросов не генерирует. Единственный запрос к предобработчику - "Предобработать пример" может быть выдан только задачником....

• Безопасность жизнедеятельности, Основные правила техники безопасности при работе с волоконно-оптическими устройствами - Сеть абонентского доступа

  Основные правила техники безопасности при работе с волоконно-оптическими устройствами При работе с оптическим кабелем и другим волоконно-оптическим...

• Поля задачника - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Далее будем полагать, что задачник является реляционной базой данных из одной таблицы или набора параллельных таблиц. Каждому примеру соответствует одна...

• Способ описания синтаксических конструкций - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Для описания синтаксиса языков описаний компонентов использ Уется расширенная Бэкусова нормальная форма. Описание синтаксиса языка с помощью БНФ состоит...

• Случайное направление спуска (RandomDirection) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function RandomDirection( Net : PString; Range : Real ) : Logic; C: Logic RandomDirection(PString Net, Real Range) Описание...

• Изменить маску обучаемости (ModifyMask), Обнулить градиент (NullGradient) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function ModifyMask( Net : PString; Tipe : Integer; NewMask: PLogicArray ) : Logic; C: Logic Modify(PString Net, Integer Tipe,...

• Выполнить обратное Функционирование (Back) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Back( Net : PString; BackOutSignals : PRealArray) : Logic; C: Logic Back(PString Net, PRealArray BackOutSignals)...

• Предопределенные константы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  При описании различных компонентов возникает необходимость в использовании некоторого набора стандартизированных констант. Стандартность набора констант...

• Определение, получение и изменение данных, Дать пример (Get) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  К данной группе запросов относятся запросы позволяющие получать данные из задачника, заносить данные в задачник и сбросить предобработку (необходимо...

Правила остановки работы сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

Предыдущая | Следующая