застраховать дачу

Настройка весовых векторов Вj


Выражение, описывающее процесс настройки весов (выражение (8.6) повторено здесь для справки) является центральным для описания процесса функционирования сетей APT.

(8.6)

Сумма в знаменателе представляет собой количество единиц на выходе слоя сравнения. Эта величина может быть рассмотрена как «размер» этого вектора. В такой интерпретации «большие» векторы С производят более маленькие величины весов bij, чем «маленькие» вектора С. Это свойство самомасштабирования делает возможным разделение двух векторов в случае, когда один вектор является поднабором другого; т. е. когда набор единичных компонент одного вектора составляет подмножество единичных компонент другого.

Чтобы продемонстрировать проблему, возникающую при отсутствии масштабирования, используемого в выражении (8.6), предположим, что сеть обучена двум приведенным ниже входным векторам, при этом каждому распределен нейрон в слое распознавания.

Заметим, что Х1 является поднабором Х2. В отсутствие свойства масштабирования веса bij и tij получат значения, идентичные значениям входных векторов. Если начальные значения выбраны равными 1,0, веса образов будут иметь следующие значения:

Если Х прикладывается повторно, оба нейрона в слое распознавания получают одинаковые активации; следовательно, нейрон 2, ошибочный нейрон, выиграет конкуренцию.

Кроме выполнения некорректной классификации, может быть нарушен процесс обучения. Так как Т2 равно 1 1 1 0 0, только первая единица соответствует единице входного вектора, и С устанавливается в 1 0 0 0 0, критерий сходства удовлетворяется и алгоритм обучения устанавливает вторую и третью единицы векторов Т2 и В2 в нуль, разрушая запомненный образ.

Масштабирование весов bij предотвращает это нежелательное поведение. Предположим, что в выражении (8.2) используется значение L=2, тем самым определяя следующую формулу:

Значения векторов будут тогда стремиться к величинам

Подавая на вход сети вектор Х1 , получим возбуждающее воздействие 1,0 для нейрона 1 в слое распознавания и ½ для нейрона 2; таким образом, нейрон 1 (правильный) выиграет соревнование. Аналогично предъявление вектора Х2 вызовет уровень возбуждения 1,0 для нейрона 1 и 3/2 для нейрона 2, тем самым снова правильно выбирая победителя.

- Начало - - Назад - - Вперед -