Логические нейронные сети


Построение нейросети "под задачу" - часть 2


Однако не проще было бы применять способ построения нейросети, близкий к табличному? Что, если каждую ситуацию непосредственно "замкнуть" на соответствующее решение, избежав сложной путаницы промежуточных слоев нейронов и не рассчитывая множества вариантов для нахождения максимального возбуждения и распределения возбуждения на выходном слое?

Очень часто на практике так и поступают. Поэтому широкое распространение получили так называемые однослойные сети. Построим такую сеть и для нашего примера (рис. 3.8).

Однослойная нейросеть

Рис. 3.8.  Однослойная нейросеть

Возьмем ту же передаточную функцию, с теми же параметрами и рассчитаем те же примеры, отображенные в табл. 3.1. Составим для них табл. 3.2.

Данная нейросеть также оказывает предпочтение решению R5, хотя порядок убывания величин возбуждения выходного слоя отличен от ранее полученного. Предпочтительность решений R2 и R3 меняется местами.

Таблица 3.2. Примеры расчета решений по однослойной нейросети

СитуацияТребуемое решениеVВых1 VВых2 VВых3 VВых4 VВых5{A1, B1, C3} R1 {A1, B2, C2} R2 {A1, B3, C3} R2 {A1, B2, C4} R3 {A1, B3, C5} R3 {A2, B3,C1} R4 {A2, B1, C3} R5 {A2, B2, C4} R5 VB1 = VB2 = 0.8, VA1 = VA2

= 0.5, VC1 = 0.7, VC5 = 0.8 ?

2,2 1,4 0,6 0,6 1,4
1,4 2,2 1,4 0,6 1,4
1,4 2,2 1,4 1,4 0,6
1,4 1,4 2,2 0,6 1,4
1,4 1,4 2,2 1,4 0,6
1,4 1,4 0,6 2,2 1,4
1,4 0,6 0 1,4 2,2
0,6 0,6 1,4 1,4 2,2
2,04 1,4 0,84 1,4 2,68




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин