Многослойный перцептрон и его обучение

Рассмотрим иер-ую сетевую стр-ру, в которой связанные между собой нейроны об'единены в несколько слоев. Межнейронные синаптические связи сети устроены таким образом, что каждый нейрон на данном уровне иерархии принимает и обрабатывает сигналы от каждого нейрона более низкого уровня. Таким образом, в данной сети имеется выделенное направление распостранения нейроимпульсов - от входного слоя через один (или несколько) скрытых слоев к выходному слою нейронов. Нейросеть такой топологии назыв-ся обобщенным многослойным персептроном или, если это не будет вызывать недоразумений, просто персептроном.

Рис.6.1. Структура многослойного персептрона с 5 входами, 3 нейронами в скрытом слое, и 1 нейроном выходного слоя.

Персептрон предст. собой сеть, сост-ю из неск-х посл-но соед-х слоев формальных нейронов МакКаллока и Питтса. На низшем уровне иерархии находится входной слой, сост-й из сенсорных эл-тов, задачей которого является только прием и распространение по сети входной информации. Далее имеются один или, реже, несколько скрытых слоев. Каждый нейрон на скрытом слое имеет несколько входов, соед-х с выходами нейронов пред-го слоя или непоср-но со входными сенсорами X1..Xn, и один выход. Нейрон хар-ся уник-ым вектором весовых коэффициентов w. Веса всех нейронов слоя формируют матрицу, которую мы будем обозначать V или W. Функция нейрона состоит в вычислении взвешенной суммы его входов с дальнейшим нелинейным преобразованием ее в выходной сигнал: (6.1)

Выходы нейронов последнего, выходного, слоя описывают результат классификации Y=Y(X). Особенности работы персептрона состоят в следующем. Каждый нейрон суммирует поступающие к нему сигналы от нейронов предыдущего уровня иерархии с весами, определяемыми состояниями синапсов, и формирует ответный сигнал (переходит в возбужденное состояние), если полученная сумма выше порогового значения. Персептрон переводит входной образ, определяющий степени возбуждения нейронов самого нижнего уровня иерархии, в выходной образ, определяемый нейронами самого верхнего уровня. Число последних, обычно, сравнительно невелико.

Здесь будет в основном описываться классический вариант многослойной сети с аналоговыми синапсами и сигмоидальной передаточной функцией нейронов, определяемой формулой (6.1).

Поиск по сайту: