Нейронные сети с временной задержкой

Перед тем, как описать собственно динамические сети, рассмотрим, как сеть с прямой связью используется для обработки временных рядов. Метод состоит в том, чтобы разбить временной ряд на несколько отрезков и получить таким образом статический образец для подачи на вход многослойной сети с прямой связью. Это осуществляется с помощью так называемой разветвленной линии задержки ( рис. 1.13).

Рис. 1.13. Нейронная сеть с временной задержкой

Архитектура такой нейронной сети с временной задержкой позволяет моделировать любую конечную временную зависимость вида

Поскольку рекуррентные связи отсутствуют, такая сеть может быть обучена при помощи стандартного алгоритма обратного распространения ошибки или какого-то из его многочисленных вариантов. Сети такой конструкции успешно применялись в задачах распознавания речи, предсказания нелинейных временных рядов и нахождения закономерностей в хаосе.