Математические модели естествознания (WinWord) [Лекция]

---

запомнить в избранное   искать в этом разделе

---

ВНИМАНИЕ !!! Это сокращенная версия файла. Предназначена она только для того, чтобы вы могли предварительно ознакомиться с документом, перед тем как его скачать. Здесь нет картинок, не сохранен формат, шрифт, размеры и положение на странице.
Чтобы скачать полную версию, нажмите ссылки которые находятся чуть-чуть ниже (Info File Mail)

---

Info File Mail

Файл относится к разделу:
ФИЛОСОФИЯ

---

Однослойный персептрон - простейшая модель ассоциативной памяти
Однослойным персептроном назовем множество нейронов Мак-Каллока - Питтса, которые имеют общие входы. Пусть - входные сигналы, а - выходной сигнал -ого нейрона, , где - число нейронов. Тогда
.
Здесь - общий вектор входных сигналов, - синаптический вектор - ого нейрона, - его пороговое значение. Выходные сигналы принимают либо нулевое, либо единичное значения (бинарны. Предположения о бинарности вектора делать не будем. Персептрон формирует вектор выходных сигналов . Обозначим через - матрицу, в строках которой находятся синаптические векторы . Ее назовем синаптической. Введем также вектор , который назовем пороговым. Тогда выходной вектор персептрона суть
,
где функция вычисляется покоординатно. Множество бинарных векторов (координаты равны либо нулю, либо единице) обозначим через . Пусть - некоторый набор входных векторов, а - множество выходных векторов. Поставим задачу об обучении персептрона. Требуется выбрать синаптическую матрицу и пороговый вектор так, чтобы для входных векторов персептрон формировал выходные векторы , т.е.
.
Если обучение удалось произвести, то персептрон выполняет функции ассоциативной памяти. По входному вектору генерирует связанный с ним выходной вектор . При этом если входной вектор слегка искажен, выходным вектором все равно будет вектор (функция непрерывна. Часто пары векторов называют ассоциативными парами.
Пусть и векторы линейно независимы. Тогда задача об обучении однослойного персептрона разрешимы. В силу того, что нейроны слоя не связаны между собой, достаточно решить задачу обучения для произвольного -ого нейрона (персептрон из одного нейрона. Его ассоциативные пары имеют вид: , где - координата с номером вектора , которая принимает либо нулевое, либо единичное значения. Таким образом, нейрон осуществляет классификацию входных векторов: одним " приписывает" нулевое, а другим - единичное значения признака. Выше показано, что в рамках сделанных предположени

• подписаться на рассылку. • добавить в избранное. • нашли ошибки ?

Это место