Работа сети АРТ
Решение задачи классификации с помощью АРТ содержит следующие этапы: инициализация, распознавание, сравнение, поиск, обучение.
1. Инициализация.
а) выбираем параметр
, исходя из требуемой детальности классификации;
б) создаем сеть в памяти. Количество нейронов должно быть достаточным, чтобы запомнить все ядра классов (до
). Изначально все нейроны слоя распознавания считаются "невыделенными", их веса приравниваются к одинаковым небольшим значениям:
где
- некоторая константа (обычно
). Веса в слое сравнения также выбираются одинаковыми, равными единице:
.
Такой выбор весов обеспечивает остановку поиска на невыделенном нейроне, если нет подходящих выделенных нейронов, и правильное обучение.
2. Распознавание.
а) предъявляем вектор
на входе. До этого момента
и выход слоя распознавания равен нулю:
.
б) у вектора
есть ненулевые компоненты, поэтому
становится равным единице, т.к.
. Сигнал
"подпитывает" нейроны слоя сравнения и
без изменений проходит через слой сравнения:
.
в) весовые коэффициенты
имеют смысл нормированных ядер классов. В слое распознавания активируется несколько нейронов, но благодаря латеральному торможению остается один нейрон с выходом
, а остальные тормозятся.
- номер выигравшего нейрона.
3. Сравнение.
а) выход
приводит к
, что снимает "подкачку" нейронов в слое сравнения. Весовые коэффициенты
имеют смысл ненормированных двоичных ядер классов. На вход слоя сравнения передается один ненулевой выход слоя распознавания,
. Эта единица умножается на весовые коэффициенты, давая в сумме сигнал
Порог всех нейронов равен 2, поэтому выход слоя сравнения равен
Следовательно, выход слоя сравнения на этом этапе - логическое произведение входного сигнала и двоичного ядра класса из слоя сравнения.
б) модуль сброса вычисляет второй критерий сходства (первый - максимум произведения (
) в слое распознавания). Если количества единиц в векторе
и векторе
близки, то сходство считается хорошим и выносится решение о принадлежности вектора
к классу
.
Содержание Назад Вперед
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
