Логические нейронные сети




Алгоритм трассировки нейросети - часть 2


Выполняем действие, отраженное в пункте 5 (во внешнем цикле): исключаем из текущего вида матрицы Si строки (и столбцы), которые содержат количество единичных элементов меньшее, чем указанное при строке значение m.

Примечание. Такое действие необходимо после каждого вычеркивания строк и столбцов.

  • В совокупности выделенных столбцов находим (если таковая имеется) первую строку, содержащую максимальное число единиц и не содержащую единиц в других столбцах. (Число найденных единиц не должно быть меньше соответствующего значения m.) Соответствующий ей нейрон может быть переиспользован. Если такой строки найти не удается, выполняем пункт 13.
  • Исключаем из рассмотрения нейроны (вычеркиваем строки и столбцы) которым соответствуют единицы в найденной строке. Присваиваем нейрону, соответствующему выделенной строке, признак "возбужден". Уничтожаем в выделенной строке все нули и символы транзитивных связей, если они имеются, - превращаем строку во вход матрицы Si.

    Примечание. В рассмотренном примере обращение строки во вход матрицы пришлось делать однажды, при трассировке третьего эталона. Однако при развитии примера в следующей лекции такое действие придется выполнять многократно.

    Переходим к выполнению пункта 7.

  • В совокупности выделенных столбцов находим, если таковая имеется, первую строку, содержащую максимальное число нулевых элементов. Если такой строки найти не удается, выполняем пункт 15.
  • Меняем значение возбуждения соответствующих связей, то есть заменяем нули единицами. Присваиваем нейрону, соответствующему выделенной строке, значение m, равное количеству единиц в строке, и признак "возбужден". Исключаем из рассмотрения нейроны (вычеркиванием строк и столбцов), "передавшие" свое возбуждение найденному нейрону.

    Примечание. Значения весов связей одного нейрона могут корректироваться лишь однажды. В других ситуациях, при обучении другим эталонам, нейрон может только переиспользоваться, если в этом обучении участвуют все те нейроны, возбуждение которых он использует с весом, равным единице.


    Содержание  Назад  Вперед