Ko'p qavatli perseptronni o'rgatish Reja: Ko'p qatlamli uzatish tarmoqlari

O'z-o'zidan tashkil etilgan Kohonen xaritalari(SOM) yuqori darajada tashkil etilgan hayvonlarning miya yarim korteksidagi xususiyat xaritalarining muhim jihatini takrorlaydigan topologiyani saqlashning foydali xususiyatiga ega. Topologiyani saqlaydigan xaritalashda yaqin kirish misollari yaqin chiqish elementlarini qo'zg'atadi. Shaklda. 2-rasmda Kohonen SOM tarmog'ining asosiy arxitekturasi ko'rsatilgan. Bu asosan elementlarning ikki o'lchovli massivi bo'lib, har bir element barcha n ta kirish tugunlari bilan bog'langan.
Bunday tarmoq raqobatbardosh o'rganish tarmog'ining alohida holati bo'lib, unda har bir chiqish elementi uchun fazoviy qo'shnilik aniqlanadi. Mahalliy mahalla kvadrat, to'rtburchak yoki aylana bo'lishi mumkin. Qo'shnichilikning boshlang'ich o'lchami ko'pincha tarmoq hajmining 1/2 dan 2/3 gacha bo'lgan oraliqda o'rnatiladi va ma'lum bir qonunga muvofiq (masalan, eksponent ravishda kamayib borayotgan qaramlikka ko'ra) kamayadi. Trening davomida g'olib va ​​uning qo'shnilari bilan bog'liq barcha vaznlar o'zgartiriladi.
Kohonenning o'z-o'zini tashkil etuvchi xaritalari (tarmoqlari) ko'p o'zgaruvchan ma'lumotlarni loyihalash, zichlikni yaqinlashtirish va klasterlash uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu tarmoq nutqni aniqlash, tasvirni qayta ishlash, robototexnika va boshqaruv vazifalarida muvaffaqiyatli qo'llanildi. Tarmoq parametrlariga neyronlar massivining o'lchami, har bir o'lchamdagi neyronlar soni, qo'shni shakli, qo'shni siqish qonuni va o'rganish tezligi kiradi.
Moslashuvchan rezonans nazariyasi modellari
Eslatib o'tamiz, barqarorlik-plastiklik dilemmasi raqobatbardosh o'rganishning muhim xususiyati hisoblanadi. Mavjud bilimlar o'chirilmasligi yoki yo'q qilinmasligi uchun yangi hodisalarni (plastiklikni) qanday o'rgatish va ayni paytda barqarorlikni saqlash kerak?
Moslashuvchan rezonans nazariyasi modellarini (ART1, ART2 va ARTMAP) ishlab chiqqan Carpenter va Grossberg ushbu dilemmani hal qilishga harakat qilishdi. Tarmoqda etarli miqdordagi chiqish elementlari mavjud, ammo ular zarurat tug'ilmaguncha ishlatilmaydi. Agar element ishlatilsa (ishlatilmasa) taqsimlangan (tarqatilmagan) deb aytamiz. O'rganish algoritmi, agar kirish vektori unga etarlicha o'xshash bo'lsa, mavjud toifa prototipini tuzatadi. Bunday holda, ular rezonanslashadi. O'xshashlik darajasi k, 0 o'xshashlik parametri bilan boshqariladi
Modelni tasvirlash uchun ikkilik (0/1) kirish uchun mo'ljallangan ART1 tarmog'ini ko'rib chiqing. ART1 arxitekturasining soddalashtirilgan diagrammasi shaklda ko'rsatilgan. 5. U to'liq bog'langan elementlarning ikki qatlamini o'z ichiga oladi.