Sieci CP str048

Sieci CP str048



48


3. II. U wagi końcowe

gdzie Wicnt jest iloczynem macierzy W* i Wm. Oznacza to, że związek pomiędzy wektorami X i U zadany jest w formie liniowego odwzorowania niczym istotnym nie różniącego się od tego występującego przy sieci jednowarstwowej. Tak więc przy sieciach MADALINE budowa wielowarstwowych struktur jest bezcelowa, ponieważ sieć o wielu warstwach ma dokładnie takie same możliwości, jak sieć jednowarstwowa.

Na podstawie podanego wyżej stwierdzenia, że sieć neuronowa (liniowa!) wielowarstwowa jest funkcjonalnie równoważna sieci jednowarstwowej, a także na podstawie konstatacji oczywistego faktu, że sieć tego typu realizuje jedynie odwzorowania liniowo, sformułowano w przeszłości kategoryczny i — na szczęście — niesłuszny pogląd o ograniczonej przydatności sieci neuronowych jako systemów przetwarzania informacji [Mins69]. Stwierdzenia tego bowiem absolutnie nie można stosować do sieci nieliniowych, opisanych w następnych rozdziałach.

Pozostając jeszcze przy temacie sieci liniowych, opisywanych równaniem macierzowym

Y=Wn X

gdzie wektory X i Y są n-wymiarowe, a macierz W„ ma rozmiary [u x x], możliwe jest rozpatrywanie sieci dwojakiego typu. Prostsze w analizie i częściej stosowane są sieci z jednokierunkowym przepływem sygnałów (fcedformrd), tzn. takie, w których sygnały X znajdujące się na wejściu, są niezależne od sygnałów wyjściowych Y pojawiających się na wyjściu. Sieci takie nazywane są czasami heteroasocjacyjnymi (hrtcronssociativc) i z założenia rozpatrywane są jako twory statyczne, gdyż ewentualne procesy przejściowe, zachodzące w sieci podczas jej pracy, nie mają znaczenia z punktu widzenia celu funkcjonowania sieci i mogą być pomijane. Natomiast w niektórych zastosowaniach istotną rolę odgrywają sieci ze sprzężeniami zwrotnymi (jce.dback), w których sygnały wyjściowe Y są pośrednio lub bezpośrednio podawane na wejście X. Takie sieci określane bywają jako autoasocjacyjne (aufoassociałive) i odznaczają się bogatymi własnościami dynamicznymi, ponieważ sygnały w pętli

-► X -► sieć -► Y -

mogą krążyć dowolnie długo powodując powstawanie różnorodnych i ciekawych przebiegów przejściowych, których absolutnie pomijać nie wolno, ponieważ stanowią one istotę działania sieci. Dokładniej o sieciach tego typu mowa będzie w rozdziale dotyczącym tzw. sieci Hop-fielda. które są najbardziej znanym i najważniejszym przykładem sieci autoasocjacyjnych.


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
img048 48 3.1 1. U wagi końcowe gdzie W*™ jest iloczynem macierzy W* i Wm. Oznacza to, że związek po
skanuj0004 (9) Ii = — • Zj2 • Cj 1 2 1 1 gdzie : z; - wartościowość jonu Cj - stężenie jonu w mol/1
stat Page9 resize 39 Statystyka matematyczna gdzie również ©i C ©, przy czym ©o n Oi = 0. Oznacz to
W sieci tego typu wszystkie komputery mogą się ze sobą komunikować na tych samych zasadach. Oznacza
Illich17 sować. Tak jak w świecie, gdzie wszystko jest przewidziane, z góry przemyślane, czy to chod
obraz5 (35) Cu Nebokadnezara II obróciła wniwecz wielkie plany. Dla ku-tu Marduka oznaczało to kies
SIECI KOMPUTEROWE1.    Wstęp Wireshark jest sniferem. Oznacza to, że potrafi przechwy
66965 SDC12547 II 6 7. Jeżeli chcesz wiedzieć jakie jest zużycie liny wyrażone w procentach, to otrz
KSE6153 II L78 326 1648 dekret, i na Pana Ostrowskiego w Piotrkowie, o to, że nie klęknął, kiedy in
Sieci CP str035 35 Rozdział 3. Liniowe sieci neuronowe albo prościej „<>> = —_— v
Sieci CP str050 50 4.1. Nid i ii hwy model neuron u przyjmiemy, że obok sygnałów < x, xj,..., xn
Sieci CP str101 101 Rozdział 8. Sieci pamięci skojarzeniowej (gdzie i jest numerem neuronu), będący

więcej podobnych podstron