|
||||
Меню:
Главная
Форум
Литература: Программирование и ремонт Импульсные блоки питания Неисправности и замена Радиоэлектронная аппаратура Микросхема в ТА Рубрикатор ТА Кабельные линии Обмотки и изоляция Радиоаппаратура Гибкие диски часть 2 часть 3 часть 4 часть 5 Ремонт компьютера часть 2 Аналитика: Монтаж Справочник Электроника Мощные высокочастотные транзисторы 200 микросхем Полупроводники ч.1 Часть 2 Алгоритмические проблемы 500 микросхем 500 микросхем Сортировка и поиск Монады Передача сигнала Электроника Прием сигнала Телевидиние Проектирование Эвм Оптимизация Автомобильная электроника Поляковтрансиверы Форт Тензодатчик Силовые полевые транзисторы Распределение частот Резисторные и термопарные Оберон Открытые системы шифрования Удк |
[41] с векторами весов В;, обученными следующим образом B1 = 1 0 0 0 0 B2 = У2 У2 У 0 0 Теперь приложим входной вектор X3 = 1 1 0 0 0. В этом случае возбуждение нейрона 1 в слое распознавания будет 1,0, а нейрона 2 только 2/3. Нейрон 1 выйдет победителем (хотя он не лучшим образом соответствует входному вектору), вектор С получит значение 1 1 0 0 0, S будет равно У. Если уровень сходства установлен в 3/4, нейрон 1 будет заторможен и нейрон 2 выиграет состязание. С станет равным 1 1 0 0 0, S станет равным 1, критерий сходства будет удовлетворен и поиск закончится. Теоремы APT В работе [2] доказаны некоторые теоремы, показывающие характеристики сетей APT. Четыре результата, приведенные ниже, являются одними из наиболее важных: 1.После стабилизации процесса обучения предъявление одного из обучающих векторов (или вектора с существенными характеристиками категории) будет активизировать требуемый нейрон слоя распознавания без поиска. Эта характеристика «прямого доступа» определяет быстрый доступ к предварительно изученным образам. 2.Процесс поиска является устойчивым. После определения выигравшего нейрона в сети не будет возбуждений других нейронов в результате изменения векторов выхода слоя сравнения С; только сигнал сброса может вызвать такие изменения. 3.Процесс обучения является устойчивым. Обучение не будет вызывать переключения с одного возбужденного нейрона слоя распознавания на другой. 4.Процесс обучения конечен. Любая последовательность произвольных входных векторов будет производить стабильный набор весов после конечного количества обучающих серий; повторяющиеся последовательности обучающих векторов не будут приводить к циклическому изменению весов. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Сети APT являются интересным и важным видом систем. Они способны решить дилемму стабильности-пластичности и хорошо работают с других точек зрения. Архитектура APT сконструирована по принципу биологического подобия; это означает, что ее механизмы во многом соответствуют механизмам мозга (как мы их понимаем). Однако они могут оказаться не в состоянии моделировать распределенную память, которую многие рассматривают как важную характеристику функций мозга. Экземпляры APT представляют собой «бабушкины узелки»; потеря одного узла разрушает всю память. Память мозга, напротив, распределена по веществу мозга, запомненные образы могут часто пережить значительные физические повреждения мозга без полной их потери. Кажется логичным изучение архитектур, соответствующих нашему пониманию организации и функций мозга. Человеческий мозг представляет существующее доказательство того факта, что решение проблемы распознавания образов возможно. Кажется разумным эмулировать работу мозга, если мы хотим повторить его работу. Однако контраргументом является история полетов; человек не смог оторваться от земли до тех пор, пока не перестал имитировать движения крыльев и полет птиц. Литература 1.Carpenter G., Grossberg S. 1986. Neural dynamics of category learning and recognition: Attention; memory consolidation and amnesia. In Brain Structure, Learning and Memory (AAAS Symposium Series), eds. J. Davis., R. Newburgh and E. Wegman. 2.Carpenter G., Grossberg S. 1987. A massively parallel architecture for a self-organizing neural pattern recognition machine. Computing Vision. Graphics, and Image Processing 37:54-115. 3.Carpenter G., Grossberg S. 1987 ART-2: Self-organization of stable category recognition codes for analog input patterns. Applied Optics 26(23):4919-30. 4.Crossberg S. 1987. Competitive learning: From interactive activation to adaptive resonanse. Cognitive Science 11:23-63. 5.Lippman R. P. 1987. An introduction to computing with neurals nets. IEEE Transactions on Acosufics, Speech and Signal Processing, April, pp. 4-22. Глава 9. Оптические нейронные сети Использование и обучение нейронных сетей требует в основном двух типов операций над данными: вычислений и передачи данных. Вычислительные функции легко и просто выполняются электронными системами. Элементы интегральных цепей работают в наносекундных интервалах. Кроме того, они имеют размеры, измеряемые в микронах, и могут иметь стоимость менее сотой цента за вентиль. Задачи передачи данных решаются не просто. Электронные сигналы в интегральных сетях требуют наличия конденсаторов для передачи сигналов от вентиля к вентилю. Хотя конденсаторы имеют микронные размеры, занимаемое пространство (с учетом пространства, необходимого для изоляции одного конденсатора от другого) может стать настолько большим, что на пластине кремния не останется места для размещения вычислительных цепей. Несмотря на то, что существует технология реализации обыкновенных цифровых компьютеров в виде больших функциональных блоков с относительно небольшим количеством конденсаторов, эта технология не годится в случае массового параллелизма. Аналогичное решение для искусственных нейронных сетей в настоящее время неизвестно. Мощность нейронных сетей определяется большим количеством связей; взятые отдельно элементы имеют относительно малые вычислительные возможности. Серьезную проблему представляет достижение требуемой связанности в электронных цепях. В [10] предполагается, что плотность конденсаторов в двумерной системе должна уменьшаться обратно пропорционально квадрату расстояния от нейрона-источника; в противном случае отсутствует возможность реализации системы в виде интегральных цепей. Это ограничение имеет особое значение при реализации сетей с полными взаимными связями. Реализация нейронных сетей в виде оптических систем позволяет решить эту проблему. Взаимное соединение нейронов с помощью световых лучей не требует изоляции между сигнальными путями, световые потоки могут проходить один через другой без взаимного влияния. Более того, сигнальные пути могут быть расположены в трех измерениях. (Интегральные цепи являются существенно планарными с некоторой рельефностью, обусловленной множеством слоев.) Плотность путей передачи ограничена только размерами источников света, их дивергенцией и размерами детектора. Потенциально эти размеры могут иметь величину в несколько микрон. Наконец, все сигнальные пути могут работать одновременно, тем самым обеспечивая огромный темп передачи данных. В результате система способна обеспечить полный набор связей, работающих со скоростью света. |
Среды: Smalltalk80 MicroCap Local bus Bios Pci 12С ML Микроконтроллеры: Atmel Intel Holtek AVR MSP430 Microchip Книги: Емкостный датчик 500 схем для радиолюбителей часть 2 (4) Структура компьютерных программ Автоматическая коммутация Кондиционирование и вентиляция Ошибки при монтаже Схемы звуковоспроизведения Дроссели для питания Блоки питания Детекторы перемещения Теория электропривода Адаптивное управление Измерение параметров Печатная плата pcad pcb Физика цвета Управлении софтверными проектами Математический аппарат Битовые строки Микроконтроллер nios Команды управления выполнением программы Перехода от ahdl к vhdl Холодный спай Усилители hi-fi Электронные часы Сердечники из распылённого железа Анализ алгоритмов 8-разрядные КМОП Классификация МПК История Устройства автоматики Системы и сети Частотность Справочник микросхем Вторичного электропитания Типы видеомониторов Радиобиблиотека Электронные системы Бесконтекстный язык Управление техническими системами Монтаж печатных плат Работа с коммуникациями Создание библиотечного компонента Нейрокомпьютерная техника Parser Пи-регулятор ч.1 ПИ-регулятор ч.2 Обработка списков Интегральные схемы Шина ISAВ Шина PCI Прикладная криптография Нетематическое: Взрывной автогидролиз Нечеткая логика Бытовые установки (укр) Автоматизация проектирования Сбор и защита Дискретная математика Kb радиостанция Энергетика Ретро: Прием в автомобиле Управление шаговым двигателем Магнитная запись Ремонт микроволновки Дискретные системы часть 2 | ||