Електронна бібліотека

Нейронні мережі можна розділити за низкою ознак.

З точки зорутопології, можна виділити три основні типи нейронних мереж (рис. 2.4):

багатошарові або шаруваті;
слабозв'язні (з локальними зв'язками).

Мал. 2.4. Архітектури нейронних мереж: а – повнозв'язкова мережа; б - багатошарова мережа з послідовними зв'язками;

в - слабозв'язні мережі

Уповнозв'язних нейронних мережахкожен нейрон передає свій вихідний сигнал іншим нейронам, у тому числі й самому собі. Усі вхідні сигнали подаються всім нейронам. Вихідними сигналами мережі можуть бути всі або деякі вихідні сигнали нейронів після кількох тактів функціонування мережі.

Убагатошарових (шаруватих) нейронних мережахнейрони об'єднуються в шари. Шар містить сукупність нейронів із єдиними вхідними сигналами. Число нейронів у шарі може бути будь-яким і не залежить від кількості нейронів в інших шарах. У випадку мережа складається з шарів, пронумерованих зліва направо. Зовнішні вхідні сигнали подаються на входи нейронів вхідного шару (його часто нумерують як нульовий), а виходами мережі є вихідні сигнали останнього шару. Крім вхідного та вихідного шарів у багатошаровій нейронній мережі є один або кілька прихованих шарів. Зв'язки від виходів нейронів деякого шаруqдо входів нейронів наступного шару (q+1) називаються послідовними.

У свою чергу серед багатошарових нейронних мереж виділяють такі типи.

1)Монотонні.Це окремий випадок шаруватих мереж з додатковими умовами на зв'язки та нейрони. Кожен шар, крім останнього (вихідного), розбитий на два блоки: збуджуючий і гальмуючий. Зв'язки між блоками теж поділяються на гальмуючі та збуджуючі. Якщо від нейронівблоку до нейронів блоку ведуть тільки збудливі зв'язки, це означає, що будь-який вихідний сигнал блоку є монотонною незнищувальною функцією будь-якого вихідного сигналу блоку . Якщо ж ці зв'язки тільки гальмують, будь-який вихідний сигнал блоку є функцією, що не збільшується, будь-якого вихідного сигналу блоку . Для нейронів монотонних мереж потрібна монотонна залежність вихідного сигналу нейрона від параметрів вхідних сигналів.

2)Мережі без зворотних зв'язків.У таких мережах нейрони вхідного шару отримують вхідні сигнали, перетворять їх і передають нейронам першого прихованого шару, і так далі аж до вихідного , який видає сигнали для інтерпретатора та користувача. Якщо не обумовлено неприємне, то кожен вихідний сигналq-го шару подається на вхід всіх нейронів (q+1)-го шару; однак можливий варіант з'єднанняq-го шару з довільним шаром.

Серед багатошарових мереж без зворотних зв'язків розрізняютьповнозв'язні(вихід кожного нейронаq-го шару пов'язаний з входом кожного нейрона (q+1) -го шару) ічастково повнозв'язні. Класичним варіантом шаруватих мереж єповнозв'язні мережі прямого поширення(рис. 2.5).

3)Мережі із зворотними зв'язками.У мережах із зворотними зв'язками інформація з наступних шарів передається на попередні. Серед них, у свою чергу, виділяють такі:

шаро-циклічні, що відрізняються тим, що шари замкнуті в кільце: останній шар передає свої вихідні сигнали першому; всі шари рівноправні і можуть отримувати вхідні сигнали, так і видавати вихідні;
шаро-повнозв'язніскладаються з шарів, кожен з яких являє собою повнозв'язну мережу, а сигнали передаються як від шару дошару, і всередині шару; у кожному шарі цикл роботи розпадається на три частини: прийом сигналів з попереднього шару, обмін сигналами всередині шару, вироблення вихідного сигналу та передача до наступного шару;
повнозв'язково-шаруваті, за своєю структурою аналогічнішарово-повно-зв'язним, але функціонуючим по-іншому: у них не поділяються фази обміну всередині шару та передачі наступному, на кожному такті нейрони всіх шарів приймають сигнали від нейронів як свого шару, так і наступних.

Як приклад мереж із зворотними зв'язками на рис. 2.6 представлені частково-рекурентні мережі Елмана та Жордана.

Услабозв'язних нейронних мережахнейрони розташовуються у вузлах прямокутної або гексогональної решітки. Кожен нейрон пов'язаний із чотирма (околиця фон Неймана), шістьма (околиця Голея) чи вісьмома (околиця Мура) своїми найближчими сусідами.

Відомі нейронні мережі можна розділити за типами структур нейронів нагомогенні (однорідні)тагетерогенні.Гомогенні мережіскладаються з нейронів одного типу з єдиною функцією активації, агетерогенну мережувходять нейрони з різними функціями активації.

Мал. 2.6. Частково-рекурентні мережі: а – Елмана; б - Жордана

Існуютьбінарнітааналогові мережі. Перші з них оперують лише двійковими сигналами, і вихід кожного нейрона може набувати значення або логічного нуля (загальмований стан) або логічної одиниці (збуджений стан).

Ще одна класифікація ділить нейронні мережі насинхроннііасинхронні.У першому випадку в кожний момент часу лише один нейрон змінює свій стан, у другому – стан змінюється одразу у цілої групинейронів, як правило, у всього шару. Алгоритмічно перебіг часу в нейронних мережах визначається ітераційним виконанням однотипних дій над нейронами.

Терміново? Замов у професіонала, через форму заявки 8 (800) 100-77-13 з 7.00 до 22.00