Нейрокомпьютерные системы




Слой распознавания


Каждый нейрон в слое распознавания имеет следующие входы: один сигнал

G2
с единичным весом, одна компонента
G3_m
с большим отрицательным весом (
m
- номер нейрона) и
N
сигналов со слоя сравнения с вектором весов
B^m
(у вектора
B^m
всего
N
компонент,
B_1^m, \ldots, B_N^m
).

Нейроны слоя распознавания не содержат нелинейных элементов, но обладают следующей особенностью. Каждый нейрон в слое связан со всеми остальными нейронами этого же слоя обратными тормозящими связями и положительной обратной связью - с самим собой (как во втором слое сети Хемминга, см. Лекцию 10).

Такой способ связности называется латеральным торможением. Это приводит к тому, что только один нейрон в слое распознавания может быть активирован. Между нейронами существует конкуренция, и нейрон с максимальным выходом "подавляет" все остальные нейроны в слое, выигрывая "состязание". Его выход становится равным единице, остальных нейронов - нулю, т.е. вектор

R
имеет только одну единичную компоненту, остальные - нули.

Веса

B^m
имеют действительные значения. Работа слоя определяется формулой:

 \begin{align*} R_m = f(B^m,C)\wedge G2 \wedge \neg (G3_m), \end{align*}

где

f(B^m,C)
- выход
m
-го нейрона, равный нулю или единице.

Отсюда видно, что сигнал

G2
"разрешает" работу слоя распознавания, а сигнал
G3
позволяет выборочно затормозить любые нейроны в слое.




Содержание  Назад  Вперед