img250 (6)

244 Sieci

Jak się za chwilę przekonasz, taka sieć, w której występuje sprzężenie zwrotne, ma istotnie bogatsze właściwości i możliwości obliczeniowe, od klasycznej sieci, w których dozwolony jest wyłącznie jednokierunkowy przepływ sygnałów - od wejścia do wyjścia.

W sieciach ze sprzężeniami zwrotnymi występować będą zjawiska i procesy, których na próżno szuka! byś w sieciach jednokierunkowych. Jednorazowo pobudzona sieć ze sprzężeniem zwrotnym może generować całą sekwencję sygnałów i zjawisk, ponieważ sygnały z wyjścia (będące wynikiem przetwarzania sygnałów w pewnym n-tym kroku) trafiając z powrotem na wejścia neuronów powodują wytworzenie nowych, z reguły zupełnie innych sygnałów w (n + 1) kroku. Z takich powikłanych, “zapętlonych” obiegów sygnałów biorą się w sieciach rekurencyjnych specyficzne zjawiska i procesy - na przykład gasnące albo narastające oscylacje, gwałtowne narastania lub równie gwałtowne dławienia sygnałów, czy wreszcie tajemnicze chaotyczne błądzenia (sprawiające wrażenie przebiegów całkowicie nie zdeterminowanych).

Takie zapętlone sieci, zawierające sprzężenia zwrotne, są jednak mało popularne, ponieważ są dość trudne do analizy. Trudności te wynikają z faktu, że sygnały mogą w nich długo krążyć w obwodach zamkniętych (od wejścia do wyjścia i z powrotem na wejście - co znowu zmienia wyjście itd.), w wyniku czego sieć neuronowa odpowiadając na każdy, nawet podany przez krótką chwilę sygnał wejściowy, przechodzi przez długą sekwencję rozmaitych stanów pośrednich, zanim ustalą się w niej wszystkie potrzebne sygnały.

Rozważ na prostym przykładzie, jak to się dzieje. Wyobraź sobie sieć złożoną z jednego tylko neuronu (liniowego, żeby było prościej). Ma on dwa wejścia - za pomocą jednego wprowadzisz do neuronu sygnał wejściowy, a na drugie wejście podasz sygnał z wyjścia tworząc w ten sposób sprzężenie zwrotne (rys. 11.2). Czy może być coś prostszego?

Sygnał wyjściowy

Sygnał wsjśdowy    Sygnał sprzężenia zwrotnego

Rys. 11.2. Najprostsza struktura neuronowa ze sprzężeniem zwrotnym