Page 21 - 4143

Навчальний елемент 1.8 Двоспрямована асоціативна пам’ять

Обговорення мереж із зворотними зв'язками, що реалізовують

асоціативну пам'ять, було б неповним без хоча б короткої згадки
про двоспрямовану асоціативну пам'ять (ДАП). Вона є логічним
розвитком парадигми мережі Хопфілда, до якої достатньо додати

другий шар. Структура ДАП представлена на рисунку 1.10.
Як і мережа Хопфілда, ДАП здібна до узагальнення, виробляючи
правильні реакції, не дивлячись на спотворені входи. Крім того,
можуть бути реалізовані адаптивні версії ДАП, що виділяють

еталонний образ із зашумлених екземплярів. Ці можливості сильно
нагадують процес мислення людини і дозволяють штучним зробити
крок у напрямі моделювання мозку.

Мережа здатна запам'ятовувати пари асоційованих один з одним
образів. Хай пари образів записуються у вигляді векторів
k k k k
X ={x : i = 0,..., (n-1)} Y = {y : у = 0,..., (m-1)},
i
i
k = 0,..., (r-1), де r - число пар. Подача на вход первого слоя
некоторого вектора Р = {p : i= 0,..., (n-1)} викликає утворення на
i

вході другого шару іншого вектора Q = {q : j = 0, ..., (m -1)}, який
j
потім знову поступає на вхід першого шару. При кожному такому
циклі, вектора на виходах обох шарів наближаються до пари

Рисунок 1.10 – Структурна схема ДАП

зразкових векторів, перший з яких - X - найбільш є схожим на Р,
який був поданий на вхід мережі на самому початку, а другий - Y -

асоційований з ним. Асоціації між векторами кодуються у ваговій
(2)
(1)
матриці W першого шару. Вагова матриця другого шару W рівна
(1) T
транспонованої першої (W ) . Процес навчання, так само як і у разі

21