Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Биология -> Галушкин А.И. -> "Теория нейронных сетей" -> 30

Теория нейронных сетей - Галушкин А.И.

Галушкин А.И. Теория нейронных сетей — М.: ИПРЖР, 2000. — 416 c.
ISBN 5-93108-05-8
Скачать (прямая ссылка): teoriyaneyronnih2000.pdf
Предыдущая << 1 .. 24 25 26 27 28 29 < 30 > 31 32 33 34 35 36 .. 131 >> Следующая

4.4.3.Континуум признаков. Одномерное т, для нескольких каналов
Этот случай имеет большое практическое значение, ибо зачастую необходимо распознавать не одноканальный электрический сигнал с априори информативными признаками формы, а многоканальный сигнал (например, при распознавании ЭКГ и РЭГ, когда одновременно или синхронно анализируются, например, три отведения) (рис. 4.6). Для реализации нейронной сети в этом случае можно воспользоваться выражени-
Рис. 4.6. Виды сигналов, воспринимаемых слоем нейронов в слу-континуума признаков, одномерного и многоканального Шу a -гнал всплеск; б - периодический сигнал
х.{т..п)
х,(т,,п)
аг^(т0
I
I
"2 y(mr n) <+>-H sign
Рис. 4.7. Блок-схе зической реализации нейронов с контину признаков, одномерн многоканальным т,
х,(т,,я)
х2(т,,п)
О
х,(т,,п)
—>о—
- *о—>Г^'У
-- +о—

у
ан,4т>\
а12,т/т|)(
У


aWmi), у
йзз.т,К).
амл2 у,(т2,п) {+>-Hsjgn|
аю,т у2(т2,п) <+)-»1 sign
“оз,т3 у3(тг,и)
sign
Рис. 4.8. Структура многоканального слоя нейронов с дискр множеством нейронов в случае континуума признаков и одном пространства признаков
ем (4.2), где x(mv п) am2(mx) - скалярное произведение векторов-функций. Структура нейрона такого варианта зана на рис. 4.7, а слой нейронов представляет собой лельное соединение нейронов, имеющих одинаковые (рис. 4.8).
4.4.4. Континуум признаков. Двумерное т,
При дискретном множестве нейронов в слое адекв варианту двумерного т1 является задача распознавания ражений. При этом с учетом выражения (4.2) структура нейронов в случае континуума признаков и двуме 7п1 может быть представлена в виде рис. 4.9. Система разг ния изображений может быть реализована на волоконн тике, либо с помощью голографических методов или си зеркал.
А
У
Рис. 4.9. Блок-схема физической реализации слоя нейронов с континуумом признаков, двумерным т1 и дискретным множеством элементов в слое
4.4.5. Слой нейронов с континуумом выходных значений
При введении нейронов с континуумом выходных значений выходное пространство остается по существу пространством табличных признаков, принимающих непрерывное множество значений в некотором диапазоне изменения, определяемом функцией активации, т.е. нелинейным преобразованием на выходе нейронов. Сказанное относится и к системам (4.2) (рис. 4.1, 4.9).
Для систем, описываемых уравнением (4.4), выходной электрический сигнал системы в виде функции одной переменной, принимающей два значения (-1, 1) на некотором периоде своего изменения, при переходе к нейронам с континуумом решений преобразуется в электрический сигнал, непрерывно изменяющийся по амплитуде.
Многослойные нейронные сети, решающие различные задачи обработки векторов, сигналов и изображений могут быть построены как различные комбинации описанных континуальных систем. Перспективными задачами в рассматриваемой области, на наш взгляд, являются следующие:
• нахождение методов физической реализации различных типов континуальных моделей многослойных сетей;
• разработка методов синтеза структуры континуальных моделей многослойных сетей (выбора числа слоев, их последовательности т.д.) по некоторым количественным критериям;
• разработка других априори заданных типов структур континуальных моделей многослойных сетей (систем с
перекрестными и обратными связями и т.д.);
• использование систем «человек-машина» для си континуальных моделей многослойных сетей;
• введение новых континуальных свойств многосло" сетей (континуум числа слоев и пр.).
Переход к континуальному множеству признаков и ко нуальному множеству нейронов в слоях обусловлен необ мостью оперирования большим количеством (несколько тысяч и десятков тысяч) признаков и нейронов в слоях.
Проблема континуума числа слоев, с этой точки зре не является столь острой. Предварительное рассмотрение вопроса показало наличие принципиальных затруднений! тематического характера при переходе к континууму слоев. Это следует из выражения для выходного сигнала ¦ слойной системы:
Щ Щ щ
Уз = sign 2 a sign Z a sign 2 а х
ТОд ° Ш2 т1
Решение задачи перехода к континууму числа слоев рудняется в первую очередь наличием нелинейных пре зователей на выходе нейронов каждого слоя, а также ностью выбора метода физической реализации разомкь системы, адекватного такой модели.
Литература
4.1. Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распозна образов. -М.: Энергия,1974.
4.2. Rosenblatt F. Principles of neurodynamics. Spartan Wachington. 1962. Русск. пер. Розенблатт Ф. Принципы н' динамики. - М.: Мир, 1965.
4.3. Галушкин А.И. Континуальные модели многослойных ей распознавания образов. //Автоматика и вычислительная ника. - Рига -1977- №2.
4.4. Галушкин А.И. Континуальные нейронные сети. //Ней” пьютер. —1992 —№2.
ПО
РАЗДЕЛ 2. ОПТИМАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Глава 5. Исследование характеристик входных сигналов нейронных сетей
Предыдущая << 1 .. 24 25 26 27 28 29 < 30 > 31 32 33 34 35 36 .. 131 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed