Модель нейрона Хэбба

Связь между двумя клетками усиливается, если обе клетки становятся активны в одни и тот же момент времени. Если j-ая клетка с выходным сигналом связана с i-ой клеткой, имеющей выходной сигнал , связью , то на силу связи влияют значения выходных сигналов , . В соответствии с правилом Хэбба, вес нейронов изменяется пропорционально произведению входного и выходного сигналов.

Рисунок 23 Модель нейрона Хэбба

Нейрон Хэбба может обучаться как с учителем, так и без него. При обучении без учителя в правиле Хэбба подставляется фактическое значение . При обучении с учителем вместо подставляется .

Проблема Хэбба характеризуется те, что в результате его применения веса могут принимать произвольно большие значения, поскольку в каждом цикле обучения происходит суммирование текущего значения и некоторого приращения.

 

Один из способов стабилизации обучения состоит в учете последнего значения уменьшенного на коэффициент забывания . При этом проблема Хэбба представляется в виде . Значение выбирается из интервала [0,1] и чаще всего составляет некий процент от n. Применение больших значений приводит к тому, что нейрон забывает значительную часть того, чему он научился в прошлом.









Дата добавления: 2016-06-13; просмотров: 720; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию, введите в поисковое поле ключевые слова и изучайте нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам понравился данный ресурс вы можете рассказать о нем друзьям. Сделать это можно через соц. кнопки выше.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2021 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.005 сек.