Рекуррентная сеть Эльмана
Рекуррентная сеть Эльмана характеризуется частичной рекуррентностью в форме обратной связи между скрытым и входным слоем, реализуемой с помощью единичных элементов запаздывания

Каждый скрытый нейрон имеет свой аналог в контекстном слое, образующем совместно с внешними входами сети входной слой. Выходной слой состоит из нейронов, однонаправленно связанных только с нейронами скрытого слоя, подобно сети RMLP. Обозначим внутренний вектор возбуждения сети

(в его состав входит также единичный сигнал поляризации), состояния скрытых нейронов -




Веса синаптических связей первого (скрытого) слоя сети обозначим







увеличить изображение
Рис. 3. Структура сети Эльмана
Веса


синаптических связей скрытого слоя, а






В свою очередь, веса




Сеть Эльмана естественным образом предназначена для моделирования временных рядов. В частности, она решает задачу прогнозирования амплитуды сигнала на основе текущего значения входного сигнала и запомненных значений из предыдущего временного цикла. Задача прогноза временных рядов возникает в финансовой области: прогноз котировок товаров и ценных бумаг на бирже, курсов валют, показателей банковской деятельности. В экономике прогноз может быть связан, например, с анализом уровня производства в различных отраслях промышленности и сельского хозяйства, процента трудовой занятости населения, роста средней заработной платы. Проблема прогноза временных рядов возникает в многочисленных экологических задачах и самых разнообразных технических приложениях.
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий