4.9. Кубические модели нейронов

<ТИПЫ НЕЙРОНОВ>

<РАНЕЕ>                            <HOME>

4.9.      Кубические модели нейронов

        Можно рассматривать ячейки памяти, как вершины N -мерного гиперкуба. Ячейки памяти получают значения независимо друг от друга. Полезно рассматривать ячейки памяти как содержащие поляризованные двоичные значения +1 или -1. Тогда работа кубического модуля описывается следующим образом.

        Двоичный вход x используется как адрес памяти. Обозначим значения по адресу x через Sx, так что y=h(S_x). Преобразователи x→y будем называть кубическими, чтобы подчеркнуть геометрическое представление множества адресов значений активации, как множество вершин гиперкуба.

        Вектор x входных двоичных сигналов рассматривается как адрес ячейки памяти, содержимое которой равно 0 или 1. Для размерности N вектора x существует 2^N возможных адресов.

4.9.1. Запись активации в замкнутой форме>

4.9.2. Обучение кубических нейронов >

<ДАЛЕЕ>                <ТИПЫ НЕЙРОНОВ>