Основы теории нейронных сетей

       

Непрерывные системы


На предыдущей лекции была рассмотрена классическая модель Хопфилда с двоичными нейронами. Изменение состояний нейронов во времени описывалось детерминированными правилами, которые в заданный момент времени однозначно определяли степень возбуждения всех нейронов сети.

Хопфилд рассматривал модели с непрерывной активационной функцией

Непрерывные системы
, точнее моделирующей биологический нейрон. В общем случае это
Непрерывные системы
-образная или логистическая функция

Непрерывные системы

где

Непрерывные системы
— коэффициент, определяющий крутизну сигмоидальной функции. Если
Непрерывные системы
велико,
Непрерывные системы
приближается к описанной ранее пороговой функции. Небольшие значения
Непрерывные системы
дают более пологий наклон.

Как и для бинарных систем, устойчивость гарантируется, если веса симметричны, т.е.

Непрерывные системы
и
Непрерывные системы
при всех
Непрерывные системы
. Функция энергии, доказывающая устойчивость подобных систем, сконструирована, но она не рассматривается здесь из-за своего концептуального сходства с дискретным случаем.

Если

Непрерывные системы
велико, непрерывные системы функционируют подобно дискретным бинарным системам, окончательно стабилизируясь со всеми выходами, близкими нулю или единице, т. е. в вершине единичного гиперкуба. С уменьшением
Непрерывные системы
устойчивые точки удаляются от вершин, последовательно исчезая по мере приближения
Непрерывные системы
к нулю. На рис. 9.1 показаны линии энергетических уровней непрерывной системы с двумя нейронами.

Непрерывные системы

Рис. 9.1. 



Содержание раздела