20_4_1 Слои сравнения и распознавания

Адаптивная резонансная теория

<РАНЕЕ>                                   <HOME>

20.4.1 Слои сравнения и распознавания

        Слой сравнения осуществляет сравнение преобразованного выхода слоя распознавания с текущим входом (входным образом) I. Для этого входной вектор I преобразуется сначала в вектор S, который затем передается на весовую матрицу Wij действительных чисел. В начале расчета, коэффициент усиления (gain) g1 («новое задание») равен 1. На входе слоя распознавания F2 рассчитывается так называемый ожидаемый вектор V или типичный представитель (прототип, стереотип) для класса образа, к которому отнесён вектор S. В процессе обучения (точнее самообучения) сети, составляющие вектора S определяется на основе правила:

i-я компонента вектора S принимает значение единица, если, по крайней мере, две из трех следующих переменных приняли значение 1:

1. коэффициент усиления g₁ («новое задание» - для всех нейронов одинаков);
2. i-я компонента I_i входного вектора I;
3. i-я компонента v_i ожидаемого вектора V (взвешенная сумма выходов слоя распознавания).

Это правило кратко можно обозначить «2 из 3»

        В качестве матрицы W_ij используется конкурирующая нейронная сеть. Выходы матрицы соответствуют потенциальным образам, их число соответствует максимальному числу образов, запоминаемых сетью. Выходной сигнал матрицы запоминаются в регистре слоя классификации, возможно – лишь максимальный сигнал в форме «логической единицы».

        Слой распознавания сопоставляет каждому входному вектору соответствующий класс. Если для входного вектора не удается найти достаточно близкий класс, из числа уже выявленных, то открывается (образуется) новый класс. Класс, представляемый j-м нейроном слоя распознавания и наиболее близкий ко входному вектору I или вектору S, определяется следующим образом:

t_{j max} = max_k {t_kx’W_k ˣƩ^m_i=1S_iW_ik},             (226)

где S’W k – cкалярное произведение векторов S и W k. При этом сработает нейрон j слоя распознавания, действительный весовой вектор Wj =(w1j , w2j ,…, xmj ). Wij которого имеет наибольшее сходство с вектором S. Этот j-й нейрон объявляется “победителем”, и предъявляемый образ относится к j-му классу. Компоненты вектора U на выходе слоя распознавания определяется при этом следующим образом:

        Сигналы регистра классификации образуют вектор U, подаваемый на матрицу  W_ji. Матрица преобразует сигнал из пространства образов в сигналы пространства признаков V, описывающие найденный образ. Полученный сигнал передаётся на слой сравнения и замыкает обратную связь, которая и позволяет, которая и позволяет достичь желанного «резонанса».

<ДАЛЕЕ>