Классификация по характеру связей

Сети прямого распространения (Feedforward).
Все связи направлены строго от входных нейронов к выходным (примерами таких сетей являются перцептрон Розенблатта, многослойный перцеп- трон, сети Ворда).
Рекуррентные нейронные се .
Сигнал с выходных нейронов или нейронов скрытого слоя частично пе-редается обратно на входы нейронов входного слоя (обратная связь).
Рекур- рентная сеть сеть Хопфилда «фильтрует» входные данные, возвращаясь к ус-тойчивому состоянию и, таким образом, позволяет решать задачи компрессии данных и построения ассоциативной памяти. Частным случаем рекуррентных сетей является двунаправленные сети. В таких сетях между слоями существуют связи как в направлении от входного слоя к выходному, так и в обратном. Классическим примером является Нейронная сеть Коско.
3. Радиально-базисные функции.
Искусственные нейронные сети использующие в качестве активационных функций радиально-базисные (такие сети сокращенно называются RBF- сетями). Общий вид радиально-базисной функции:
, например, /(х) ~ є !
где x - вектор входных сигналов нейрона, а - ширина окна функции, Ф(У) - убывающая функция (чаще всего, равная нулю вне некоторого отрезка).
Радиально-базисная сеть характеризуется тремя особенностями: 1. Единственный скрытый слой; 2. Только нейроны скрытого слоя имеют нелинейную активационную функцию; 3. Синаптические веса связей входного и скрытого слоев равны единице.
4. Самоорганизующиеся карты.
Такие сети представляют собой, соревновательную нейронную сеть с обучением без учителя, выполняющую задачу визуализации и кластеризации. Эти сети являются методом проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью (чаще всего, двумерное), применяются также для решения задач моделирования, прогнозирования и др.
Они являются одной из версий нейронных сетей Кохонена. Самоорганизующиеся карты Ко- хонена служат, в первую очередь, для визуализации и первоначального («разведывательного») анализа данных. Сигнал в сеть Кохонена поступает сразу на все нейроны, веса соответствующих синапсов интерпретируются как координаты положения узла, и выходной сигнал формируется по принципу «победитель забирает все» - то есть ненулевой выходной сигнал имеет нейрон, ближайший (в смысле весов синапсов) к подаваемому на вход объекту. В процессе обучения веса синапсов настраиваются таким образом, чтобы узлы решетки «располагались» в местах локальных сгущений данных, то есть описывали кластерную структуру облака данных, с другой стороны, связи между нейронами соответствуют отношениям соседства между соответствующими кластерами в про-странстве признаков.
Удобно рассматривать такие карты как двумерные сетки узлов, размещенных в многомерном пространстве. Изначально самоорганизующаяся карта представляет из себя сетку из узлов, соединенный между собой связями. Кохо- нен рассматривал два варианта соединения узлов - в прямоугольную и гексаго-нальную сетку - отличие состоит в том, что в прямоугольной сетке каждый узел соединен с 4 соседними, а в гексагональной - с 6 ближайшими узлами. Для двух таких сеток процесс построения сети Кохонена отличается лишь в том месте, где перебираются ближайшие к данному узлу соседи.
<< | >>
Источник: Л.А. Трофимова, В.В. Трофимов. Управленческие решения (методы принятия и реализации) : учебное пособие Л.А. Трофимова, В.В. Трофимов . - СПб. : Изд-во СПбГУЭФ,2011. - 190 с.. 2011

Еще по теме Классификация по характеру связей:

  1. Классификация стран по характеру экспортируемых и импортируемых товаров.
  2. Управление маркетинга и связей с клиентурой
  3. Глава IVСИСТЕМА ИНТЕРНАЦИОНАЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ
  4. Оптимизация кооперационных связей
  5. ..И связей
  6. Развитие корреспондентских связей
  7. Теория связей «руководитель-подчиненный»
  8. 7.Процесс установления эффективных горизонтальных связей.
  9. 3 Валютно-финансовый и кредитный                   механизм внешнеэкономических связей
  10. Формирование капитализма связей
  11. Глава 11 Упадок и разрушение капитализма связей
  12. 5.1. КОММЕРЧЕСКИЕ БАНКИ В СИСТЕМЕ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКИХ СВЯЗЕЙ
  13. 1. Воздействие финансов на развитие международных связей
  14. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МИРОХОЗЯЙСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ
  15. Формирование техногенно-антропогенных связей
  16. VI ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ МИРОХОЗЯЙСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ. МЕГАЭКОНОМИКА.
  17. Глава 28РАЗВИТИЕ ИНТЕГРАЦИОННЫХ СВЯЗЕЙ РОССИИ СО СТРАНАМИ СНГ
  18. 30.1. Виды балансов, характеризующих состояние внешнеэкономических связей страны
  19. 5.1.4. Валютно-финансовый механизм внешнеэкономических связей
  20. В области внешнеэкономических связей