Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Биология -> Галушкин А.И. -> "Теория нейронных сетей" -> 85

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 .. 79 80 81 82 83 84 < 85 > 86 87 88 89 90 91 .. 131 >> Следующая

Рис. 12.29. Исследование динамики настройки нейрона с обратной связью при т=5; К*=-0,5.
Для идеального случая (a0=2t+3): — х — - с положительной обратной связью при К*,=-0,5;
— ----с отрицательной обратной
связью при К*1=-0,5;------- -----
с положительной обратной связью при К*,=0,5.
Для идеального случая (a„=0,5t+3): - хх — с положительной обратной связью при К*,=-0,5;
------- с отрицательной обратной
Связью при К*,=-0,5;------------с
положительной обратной связью при К*=0,5
4. Уменьшение К*г~ коэффициента в итерационной процедуре настройки коэффициента обратной связи - приводит, естественно, к тому, что нейрон с обратной связью по своим характеристикам приближается к нейрону без обратной связи.
12.6.Исследование динамики однослойных нейронных сетей в режиме самообучения
Ниже представлены результаты моделирования трех типов нейронных сетей в режиме самообучения: нейронная сеть с поиском центров мод распределения /(х); нейронная сеть в виде слоя нейронов с двумя решениями; нейронная сеть в виде нейрона с Кр решениями.
Основной задачей исследования является оценка качества разработанных алгоритмов при наличии на входе сигнала х(п) с распределением произвольной модальности. Качество определяется числом найденных и выделенных алгоритмом мод распределения f(x) при заданной точности получения величин настраиваемых коэффициентов нейронной сети.
12.6.1. Нейронная сеть с поиском центров мод распределения f(x)
В соответствии с результатами гл. 9 рассматривается алгоритм самообучения, реализующий следующее рекуррентное соотношение:
Цхк, п+1) = b(xfc, n) + K*[x(n)-b(xfc, п)] (12.6)
и включающий в себя следующие этапы.
1. В заданном интервале изменения х случайным образом выбираются координаты Кр-мерного вектора b(xfc,0).
2. На вход поступает очередной образ х. Вычисляется ближайший к данному х центр Ь.
3. В соответствии с выражением (12.6) данная координата вектора Ь(хк) изменяется.
4. Замыкается внутренний цикл на п.2, затем внешний цикл на п.1. Распределение случайного входного сигнала х(п) представляет собой сумму нормальных законов с заданной дисперсией и математическими ожиданиями, равными 2, 4, ..., 16. Число мод распределения f(x) в процессе эксперимента устанавливалось фиксированным от двух до восьми. На рис. 12.30 представлена типовая зависимость b(xfc, п) в режиме
Рис. 12.30. Изменение координат центров классов в процессе настройки при К*=0,02; 0=0,5

---
1 1 1 1 1 1 1п
О 50 W0 /50 200 250 300 J50
настройки, для одного из вариантов случайных начальных условий. Результаты работы алгоритма представлены в табл. 12.1 и 12.2. В таблицах г - номера мод распределения f(x), участву-; ющие в эксперименте (считая слева по оси х моды с координатами 2, 4 ...), Z - модальность распределения /(х), j - номер цикла выбрасывания случайных начальных условий b(xfcl0), ; поиска экстремума R. Таблица 12.1 просчитана для случая Кр=5, М=300 (число итераций по п), К*=0,02. В ней для каждого о в правой колонке представлено число мод рас-; пределения /(х), найденных алгоритмом на данном j-м шаге ¦ выброса случайных начальных условий. В левой колонке
1 представленно соответственно число мод, найденных за все
Таблица 12.1
i Z 3 О = 0,1 ст = = 03 О = 0,5 ст = = 0,7 СТ = = 0,9
1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0
2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 0 0
2 3 2 2 2 0 2 1 2 0 0 0
4 2 1 2 2 2 2 2 0 0 0
5 2 0 2 0 2 0 2 0 1 1
1 1 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1
2 2 3 2 3 3 1 0 1 0 1 0
3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 1
4 3 3 3 3 3 3 2 1 2 2
5 3 2 3 2 3 1 2 2 2 1
1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2
2 2 4 4 3 3 2 1 2 1 2 1
3 4 3 4 2 3 1 2 1 2 1 2 2
4 4 4 2 4 3 3 1 3 1 2 0
5 4 4 4 4 4 3 3 2 2 1
1 1 3 3 2 2 0 0 0 0 0 0
2 2 4 2 3 1 1 1 1 1 2 2
3 5 3 5 3 5 3 2 2 3 2 4 3
4 4 5 2 5 1 4 1 4 2 5 2
5 5 1 5 1 5 1 4 1 5 1
j 1=1,2,3,4,5,6 i=l,2,3,4,5,6,7 1=1,2,3,4,5,6,7,8
Z=K,r 6 Z=Kn=7 Z=K„=8
1 0 0 3 3 2 2
2 2 2 4 1 4 3
3 2 1 6 2 4 1
4 4 2 6 2 5 1
5 4 0 7 3 6 2
6 4 1 7 0 6 1
7 4 0 7 0 6 2
8 4 2 7 2 7 4
Предыдущая << 1 .. 79 80 81 82 83 84 < 85 > 86 87 88 89 90 91 .. 131 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

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

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed