Логические нейронные сети



Пример - опыт - предпосылки обобщения - часть 10


Выделяем столбцы, соответствующие "возбужденным" входам. В совокупности этих столбцов находим строку, содержащую максимальное число единиц в этих и только этих столбцах, если таковые имеются. В данном случае это строка, соответствующая нейрону 6. Присваиваем нейрону 6 признак "возбужден" и исключаем из рассмотрения нейроны С1, …, С5.

Исключаем из рассмотрения нейроны 5 и 7, так как в соответствующих им строках отсутствуют единицы при отличных от нуля значениях m. Однако видно, что после их исключения придется исключить по той же причине нейроны 12 и 13. Получившаяся матрица представлена на рис. 4.24.

Шаг преобразования матрицы следования

Рис. 4.24.  Шаг преобразования матрицы следования

Исключаем из рассмотрения "невозбужденный" вход, соответствующий нейрону 8. Выделяем столбцы, соответствующие "возбужденным" входам, и в их совокупности находим строку, содержащую наибольшее число единиц при отсутствии единиц в других столбцах. Такая строка соответствует нейрону 14. Исключаем из рассмотрения нейрон 6 как передавший свое возбуждение нейрону 14, присваиваем нейрону 14 признак "возбужден". Матрица S5 принимает вид как на рис. 4.25.

Шаг преобразования матрицы следования

Рис. 4.25.  Шаг преобразования матрицы следования

Выделяем столбцы входов, соответствующие "возбужденным" нейронам, и в их совокупности находим строку, содержащую максимальное число нулей (строк с единицами больше нет). Такая строка соответствует нейрону выходного слоя Вых5. Меняем нули на единицы. Исключаем нейроны В1 и 14 из рассмотрения. Отражаем введенные изменения в матрице S. Новый вид матрицы S5 приведен на рис. 4.26.

Шаг преобразования матрицы следования

Рис. 4.26.  Шаг преобразования матрицы следования

Выделяем множество столбцов, соответствующих входам матрицы. В этих столбцах не находим ни строк, содержащих единицы, ни строк, содержащих нули. Тогда в каждом столбце заносим единицы на места транзитивных связей, то есть вводим связи В2

Вых5 и А2
Вых5, а веса этих связей полагаем равными единице.

Трассировка (обучение сети по обобщенным эталонам) закончена. Окончательный ее вид представлен на рис. 4.27, где, напоминаем, веса, принявшие значение 1, соответствуют жирным стрелкам.

Обученная нейросеть

Рис. 4.27.  Обученная нейросеть




Содержание  Назад  Вперед