Обобщенные сети


Принцип машины Больцмана может быть перенесен на сети практически любой конфигурации, хотя устойчивость не гарантируется. Для этого достаточно выбрать одно множество нейронов в качестве входов и другое множество в качестве выходов. Затем придать входному множеству значения входного вектора и предоставить сети возможность релаксировать в соответствии с описанными выше правилами 1 и 2.

Процедура обучения для такой сети, описанная в [5], состоит из следующих шагов:

Вычислить закрепленные вероятности.

а) придать входным и выходным нейронам значения обучающего вектора;

б) предоставить сети возможность искать равновесие;

в) записать выходные значения для всех нейронов;

г) повторить шаги от а до в для всех обучающих векторов;

д) вычислить вероятность

2. Вычислить незакрепленные вероятности.

а) предоставить сети возможность «свободного движения» без закрепления входов или выходов, начав со случайного состояния;

б) повторить шаг 2а много раз, регистрируя значения всех нейронов;

в) вычислить вероятность

3. Скорректировать веса сети следующим образом:

где δwij – изменение веса wij, η – коэффициент скорости обучения.

Содержание раздела