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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用之自組織網(wǎng)絡(luò)-文庫吧在線文庫

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【正文】一內(nèi)星時的情況– 為了訓練的需要，必須將每一輸入矢量都進行單位歸一化處理– 當?shù)谝粋€矢量 p1輸入給內(nèi)星后，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓練，最終達到 W＝ (p1)T。2023/3/2922 局限性168。科荷倫網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是兩層：輸入層和競爭層168。 ART是美國波士頓大學的 A. Carpenter和Grossberg提出。將網(wǎng)絡(luò)的訓練與工作與工作過程有機技結(jié)合在一起– 自 C層流向 R層的識別階段：輸入新的矢量 P，通過競爭得出輸出 A– 自 R層流向 C層的比較階段? 按照一定地規(guī)則來確定這個新輸入是否屬于網(wǎng)絡(luò)衷已經(jīng)記憶地模式類別，判別標準為新輸入模式與所有已記憶模式之間相似程度? R＝ F（ WP＋ B）? 如果 R0,按照科荷倫學習規(guī)則修改競爭層權(quán)值以使該類權(quán)值更加接近于新輸入模式? 如果 R=0,在網(wǎng)絡(luò)中設(shè)立一個新模式，用以代表和記憶新模式，并將其歸結(jié)為已有的代表類別，成為 R層的一個新的輸出節(jié)點，作為以后可能輸入的代表模式– 權(quán)值修正階段? 當外界輸入 P與所激活的外星權(quán)矢量充分相似時，網(wǎng)絡(luò)發(fā)生共振，本次學習與訓練結(jié)束? 否則，進行特別的處理，直到共振現(xiàn)象發(fā)生時對本次輸入的訓練過程才最終結(jié)束2023/3/2933五、內(nèi)容小結(jié)168。考試內(nèi)容：以上課所講內(nèi)容為主168。三月 2101:20:0201:20Mar2129Mar211故人江海別，幾度隔山川。 01:20:0201:20:0201:203/29/2023 1:20:02 AM1成功就是日復一日那一點點小小努力的積累。三月 21三月 21Monday, March 29, 2023閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023/3/29 1:20:0201:20:0229 March 20231一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。勝人者有力，自勝者強。 29 三月 20231:20:02 上午 01:20:02三月 211楚塞三湘接，荊門九派通。三月 211:20 上午三月 2101:20March 29, 20231行動出成果，工作出財富。均需要附恰當?shù)囊欢〝?shù)量的文獻– 如果屬于概述，需要有一定的及時性、深度和廣度– 如果屬于應(yīng)用研究，需要包括基本問題介紹、應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢分析、實驗和結(jié)果的對比和分析168。 ART網(wǎng)絡(luò)相對其它自組織網(wǎng)絡(luò)之間有較大的優(yōu)勢，將學習與工作過程結(jié)合在一起，并較好地解決了學習與記憶的問題2023/3/2934五、內(nèi)容小結(jié)168。從輸出 A作為輸入返回到輸入的層稱為比較層或 C層（ C－ Comparison）168。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遇到的問題– 在樣本數(shù)據(jù)訓練的過程中，無論是監(jiān)督式還是無監(jiān)督式的訓練，均會出現(xiàn)對新模式的學習，時刻面臨著新知識的學習記憶荷對舊知識的退化忘卻的問題? 在監(jiān)督式的訓練情況下，使網(wǎng)絡(luò)逐漸達到穩(wěn)定的記憶需要通過反復訓練，從而對已學習過的模式的部分甚至是全部的忘卻? 在無監(jiān)督情況下，對新的數(shù)據(jù)的學習同樣會產(chǎn)生對某種已經(jīng)記憶的典型矢量的修改，造成對已學習數(shù)據(jù)的部分忘卻168。一個功能柱中的細胞完成同一種功能。訓練結(jié)果– 當多個相似輸入矢量輸入內(nèi)星，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)矢量趨向于相似輸入矢量的平均值– 對于一個已訓練過的內(nèi)星網(wǎng)絡(luò)，當輸入端再次出現(xiàn)該學習過的輸入矢量時，內(nèi)星產(chǎn)生 1的加權(quán)輸入和– 而與學習過的矢量不相同的輸入出現(xiàn)時，所產(chǎn)生的加權(quán)輸入和總是小于 12023/3/2921 網(wǎng)絡(luò)訓練168。因此判斷競爭網(wǎng)絡(luò)節(jié)點勝負的結(jié)果時，可直接采用 ni2023/3/2918 網(wǎng)絡(luò)訓練168。這類權(quán)值固定不變，且滿足一定的分布關(guān)系? 是一種對稱權(quán)值，即有 wik＝ wki? 相同神經(jīng)元之間的權(quán)值起加強的作用，即滿足w11＝ w11＝ … ＝ wkk＞ 0，而不同

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