Нейрокомпьютерные системы



              

Функционирование сетей


Сети периодического функционирования. Простейшие представления об этих сетях таковы.

В начальный момент состояния всех нейронов одинаковы, выходных сигналов нет. Подаются входные сигналы, определяющие активность сети (нулевой такт). Далее входные сигналы могут подаваться на каждом такте функционирования. На каждом такте могут сниматься выходные сигналы. После

k
тактов цикл функционирования заканчивается, и сеть возвращается в исходное состояние, готовая к новому циклу (акту). Между актами функционирования могут вставляться акты обучения. В общем случае, в результате цикла из
k
тактов нейронная сеть выдает в ответ на последовательность из
k
наборов входных сигналов последовательность
k
наборов выходных сигналов. Чаще используется упрощенный вариант: входные сигналы подаются только в самом начале, выходные снимаются в самом конце.

Для слоистых и слоисто-полносвязных сетей начальные слои по мере срабатывания освобождаются и могут заниматься новой задачей, пока последние слои заканчивают работу над предыдущей. Сети периодического функционирования по характеру использования напоминают ЭВМ: на вопрос следует ответ, причем воспроизводимый. Иначе обстоит дело с сетями непрерывного функционирования.

Непрерывное функционирование нейронной сети более соответствует имеющимся представлениям о поведении живых существ, чем периодическое. Опыт показывает, что, чередуя циклы функционирования и обучения, для таких сетей можно получить хорошие результаты адаптации. Для непрерывного функционирования необходимы сети с циклами: полносвязные, слоисто-циклические или полносвязно-слоистые.




Содержание  Назад  Вперед