Однослойные нейронные сети


Развернутая схема сети из одного слоя с R входными элементами и S нейронами показана на рис. 2.8.

 

Развернутая схема сети из одного слоя

Рис. 2.8

В этой сети каждый элемент вектора входа соединен со всеми входами нейрона и это соединение задается матрицей весов W; при этом каждый i-й нейрон включает суммирующий элемент, который формирует скалярный выход n(i). Совокупность скалярных функций n(i) объединяется в S-элементный вектор входа n функции активации слоя.
Выходы слоя нейронов формируют вектор-столбец a, и, таким образом, описание слоя нейронов имеет вид:

a=f(W*p+b) (2.5)

Количество входов R в слое может не совпадать с количеством нейронов S. В каждом слое, как правило, используется одна и та же функция активации. Однако можно создавать составные слои нейронов с использованием различных функций активации, соединяя сети, подобные изображенной на рис. 2.8, параллельно. Обе сети будут иметь те же самые входы, и каждая сеть будет генерировать определенную часть выходов. Элементы вектора входа передаются в сеть через матрицу весов W, имеющую вид:

(2.6)

Заметим, что индексы строк матрицы W указывают адресатов (пункты назначения) весов нейронов, а индексы столбцов – какой источник является входом для этого веса. Таким образом, элемент матрицы весов w12 = W(1, 2) определяет коэффициент, на который умножается второй элемент входа при передаче его на первый нейрон.

Для однослойной сети с S нейронами укрупненная структурная схема показана на рис. 2.9.

Для однослойной сети с S нейронами укрупненная структурная схема

Рис. 2.9

Здесь p – вектор входа размера R×1, W – весовая матрица размера S×R, a, b, n – векторы размера S×1.

Поэтому из выше всего сказанного можно сделать вывод, что вам необходимо просмотреть много дополнительной информации и альтернатив!


Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Сайт создан в Seo-Dubna.ru