Самообучающийся слой

В нашей трактовке правила обучения отдельного нейрона, последний пытается воспроизвести значения своих входов по амплитуде своего выхода. Обобщая это наблюдение, логично было бы предложить правило, по которому значения входов восстанавливаются по всей выходой информации. Следуя этой линии рассуждений получаем правило Ойа для однослойной сети:

,

или в векторном виде: .

Такое обучение эквивалентно сети с узким горлом из скрытых линейных нейронов, обученной воспроизводитьна выходе значения своих входов.

Рисунок 14. Автоассоциативная сеть с узким горлом - аналог правила обучения Ойа

Скрытый слой такой сети, так же как и слой Ойа, осуществляет оптимальное кодирование входных данных, и содержит максимально возможное при данных ограничениях количество информации.








Дата добавления: 2015-04-10; просмотров: 759;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.004 сек.