перейти к полному списку дипломных проектов

Ссылка на скачивания файла в формате .doc находится в конце странички

Упрощенный слой сравнения Чтобы получить на выходе нейрона единичное значение, как минимум два из трех его входов должны равняться единице; в противном случае его выход будет нулевым

В данной работе рассматривается только АРТ-1. Читателя, интересующегося АРТ-2, можно отослать к работе [3] для полного изучения этого важного направления. Для краткости АРТ-1 в дальнейшем будем обозначать как APT.

2.4.2 Описание APT

Сеть APT представляет собой векторный классификатор. Входной вектор классифицируется в зависимости от того, на какой из множества ранее запомненных образов он похож. Свое классификационное решение сеть APT выражает в форме возбуждения одного из нейронов распознающего слоя. Если входной вектор не соответствует ни одному из запомненных образов, создается новая категория посредством запоминания образа, идентичного новому входному вектору. Если определено, что входной вектор похож на один из ранее запомненных векторов с точки зрения определенного критерия сходства, запомненный вектор будет изменяться (обучаться) под воздействием нового входного вектора таким образом, чтобы стать более похожим на этот входной вектор.

Запомненный образ не будет изменяться, если текущий входной вектор не окажется достаточно похожим на него. Таким образом решается дилемма стабильности-пластичности. Новый образ может создавать дополнительные классификационные категории, однако новый входной образ не может заставить измениться существующую память.

2.4.3 Упрощенная архитектура APT

На рис. 9 показана упрощенная конфигурация сети APT, представленная в виде пяти функциональных модулей. Она включает два слоя нейронов, так называемых «слой сравнения» и «слой распознавания». Приемник 1, Приемник 2 и Сброс обеспечивают управляющие функции, необходимые для обучения и классификации.

Перед рассмотрением вопросов функционирования сети в целом необходимо рассмотреть отдельно функции модулей; далее обсуждаются функции каждого из них.

Слой сравнения. Слой сравнения получает двоичный входной вектор Х и первоначально пропускает его неизмененным для формирования выходного вектора C. На более поздней фазе в распознающем слое вырабатывается двоичный вектор R, модифицирующий вектор C, как описано ниже.

Каждый нейрон в слое сравнения (рис. 10) получает три двоичных входа (0 или I): (1) компонента хi входного вектора X; (2) сигнал обратной связи Ri – взвешенная сумма выходов распознающего слоя; (3) вход от Приемника 1 (один и тот же сигнал подается на все нейроны этого слоя).

Рис. 9. Упрощенная сеть АРТ



Рис. 10. Упрощенный слой сравнения

Чтобы получить на выходе нейрона единичное значение, как минимум два из трех его входов должны равняться единице; в противном случае его выход будет нулевым. Таким образом реализуется правило двух третей, описанное в [З]. Первоначально выходной сигнал G1 Приемника 1 установлен в единицу, обеспечивая один из необходимых для возбуждения нейронов входов, а все компоненты вектора R установлены в 0; следовательно, в этот момент вектор C идентичен двоичному входному вектору X.

Слой распознавания. Слой распознавания осуществляет классификацию входных векторов. Каждый нейрон в слое распознавания имеет соответствующий вектор весов Bj Только один нейрон с весовым вектором, наиболее соответствующим входному вектору, возбуждается; все остальные нейроны заторможены.

Как показано на рис. 11, нейрон в распознающем •слое имеет, максимальную реакцию, если вектор C, являющийся выходом слоя сравнения, соответствует набору его весов, следовательно, веса представляют запомненный образ или экземпляр для категории входных векторов.

скачать бесплатно ВОЛНОВАЯ РЕЗОНАНСНАЯ ТЕОРИЯ

Содержание дипломной работы

2 Основные определения и Леммы 2
В первых же работах выяснилось, что эти модели не только повторяют функции мозга, но и способны выполнять функции, имеющие свою собственную ценность
Их используют для дифференциации кодирующих и некодирующих участков ДНК (экзонов и интронов) и предсказания структуры белков
Мозг включает: ствол головного мозга (задний мозг), мозжечок, лимбическую систему, диэнцифалон и кору головного мозга (рис
Рисунок мозга в разрезе демонстрирует доли коры головного мозга и их функции
Мембрана концевой пуговки называется пресинаптической мембраной, а мембрана той, клетки, на которую передается импульс, - постсинаптической
В нейрокомпьютере решение принимается интуитивно; каждый нейрокомпьютер индивидуален
В сетях с обратным распространением, например, обучающие векторы подаются на вход сети последовательно до тех пор, пока сеть не обучится всему входному набору
3 Теорема о стабильности Теорема (о стабильности):
X :
2
АРТ-1 разработана для обработки двоичных входных векторов, в то время как АРТ-2, более позднее обобщение АРТ-1, может классифицировать как двоичные, так и непрерывные векторы
Упрощенный слой сравнения Чтобы получить на выходе нейрона единичное значение, как минимум два из трех его входов должны равняться единице; в противном случае его выход будет нулевым
Затем на вход сети подается входной вектор X, который должен быть классифицирован
В результате другой нейрон выигрывает соревнование в слое распознавания и другой запомненный образ P возвращается в слой сравнения
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
Здесь параметр е < 1, поскольку постоянные времени для торможения, как правило, больше характерных времен возбуждения, F – функция сигмоидного типа: F=l/(l+e-x) или F= 1/2 + (1/р) arctanx
Таблица 1 Библиотека событий приведена в таблице 2 Таблица 2 Для оценки временных и стоимостных параметров используем метод сетевого планирования и управления (СПУ)
Беспокойство вызывают крайне низкие частоты - КНЧ (5 Гц – 2000 Гц) и очень низкие частоты - ОНЧ (2 – 400 кГц) спектра
Под действием электростатического поля поляризуются частицы, которые «собирают» на себя микробы и пыль
Рабочий стул должен быть подъемно-поворотным и регулируемым по высоте и углам наклона сиденья и спинки, а также по расстоянию спинки от переднего края сиденья
В непосредственной близости друг от друга располагаются соединительные провода, кабели
Пользуйтесь специальными принадлежностями – подставками для ладоней или запястий, подставками для ног и т