Page 74 - 4524

v ( t) x j
ij
w t (  )1  . (5.31)
ij N
v
5 . 0   ij t) ( x j
 j 1
8. Включення всіх виключених на кроці 6 зразків. Пове-
рнення до кроку 2.
Вхідні сигнали в цій моделі бінарні.
Розмірності входу і виходу обмежені при програмній
реалізації тільки можливостями обчислювальної системи, на
якій моделюється нейронна мережа, при апаратній реалізації -
технологічними можливостями.
Ємність мережі збігається з числом нейронів другого
прошарку і може збільшуватися в процесі функціонування
мережі.
Області застосування. Розпізнавання образів, кластер-
ний аналіз.
Недоліки. Необмежене збільшення числа нейронів у
процесі функціонування мережі. У присутності шуму вини-
кають значні проблеми, зв'язані з неконтрольованим ростом
числа зразків.
Переваги. Навчання без учителя.
Модифікації. Існує модель ART-2 з аналоговими зна-
ченнями вхідними сигналами.

Контрольні запитання

1 Назвіть основні типи нейронних мереж.
2 Які активаційні функції використовуються в більшості
типів нейронрих мереж?
3 В чому основна відмінність між алгоритмами навчання
нейромереж різних типів?
4 Які переваги, недоліки і особливості розглянутих ней-
ромереж?

73