Page 22 - 4143

мережі Хопфілда, полягає в попередньому розрахунку елементів
T
матриці W (і відповідно W ) за формулою

w ij   x i y , i  ,...,0 n (  ,)1 j  ,...,0 ( m  )1 . (1.21)
j
k
Ця формула є розгорненим записом матричного рівняння

T
W =  X Y (1.22)
k
для окремого випадку, коли образи записані у вигляді векторів, при
цьому добуток двох матриць розміром відповідно [n х 1] і [l x m]
приводить до (2.17).

Як і мережі Хопфілда, ДАП має обмеження на максимальну
кількість асоціацій, які вона може точно відтворити. Якщо цей ліміт
перевищений, мережа може виробити невірний вихідний сигнал,

відтворюючи асоціації, яким не навчена. Існують оцінки, в
відповідності з якими кількість асоціацій, що запам'ятовуються, не
може перевищувати кількості нейронів в меншому шарі. При цьому
передбачається, що місткість пам'яті максимізована за допомогою

спеціального кодування, при якому кількість компонент із
значеннями + 1 рівно числу компонент із значеннями -1 в кожному

біполярному векторі.
Не дивлячись на ці проблеми, ДАП є об'єктом інтенсивних
досліджень. Основна привабливість ДАП, як і мереж Хопфілда і
Хеммінга, полягає в їх простоті. Легкість побудови програмних і

апаратних моделей робить ці мережі привабливими для багатьох
вживань.

Навчальний елемент 1.9 Поняття про карти Кохонена

Ще одним різновидом штучних із зворотними зв'язками є карти
Кохонена (1989), що утворюються автоматично (самі
організовуються). Така мережа є спеціальним випадком мережі, що

навчається методом змагання, і представляє собою векторний
квантувач, задачею якого є визначення приналежності вхідного
T
вектора X = {x , x ,…, x } до одного з М можливих кластерів,
2
N
1
T
представлених векторними центрами W = {w , w ..., w } (j 1, 2
j1
jN
j2
=
..., М) Вважається, що вектор X належить до j -го кластера, якщо
.

відстань d , визначуване як
j
22