Page 20 - 4143

k
x i
w  , i = 0, …, (n-1), k = 0, …, (m-1), (1.15)
ik
2
n
T  , k = 0, …, (m-1). (2.12) (.,16)
k
2
k
Тут x – i-й елемент k-го зразку.
i
Вагові коефіцієнти гальмуючих синапсів в другому шарі беруть
рівними деякій величині 0 < ε < 1/m . Синапс нейрона,
пов'язаний з його ж аксоном, має вагу +1.
Алгоритм функціонування мережі Хеммінга наступний:

Крок 1. На входи мережі подається невідомий вектор

Х= {xi: i = 0... (n-1)}, виходячи з якого розраховуються стан

нейронів першого шару (верхній індекс в дужках указує номер
шару):

) 1 ( ) 1 (
,
y j  s j   w ij x i  T j j = 0, …, (m-1) . (1.17)
Після цього набутими значеннями задавалися значення аксонів

другого шару:

(2 (1)
y )= y j , j = 0, ...,(m-1). (1.18)
j
Крок 2. Обчислюються нові стани нейронів другого шару:

s j ) 2 ( ( p ) 1  y j ( p )    y k ) 2 ( ( , ) p j  , 0 ..., ( m ) 1 (1.19)

і значення їх аксонів
) 2 ( ) 2 (
y j ( p ) 1  f [s i ( p 1 )], j  , 0 ..., ( m ) 1 . (1.20)

Активаційна функція f має вид порогу (рисунок 2.5), причому
величина F повинна бути достатньо великою, щоб будь-які можливі

значення аргументу не приводили до насичення.
Крок 3. Перевірка, чи змінилися виходи нейронів другого шару за
останню ітерацію. Якщо так – перейти до кроку 2, інакше – кінець.
З алгоритму видно, що роль першого шару вельми умовна:

скориставшись один раз на кроці 1 значеннями його вагових
коефіцієнтів, більше до нього не звертаються, тому перший шар
може бути взагалі виключений з мережі (замінений на матрицю

вагових коефіцієнтів).

20