Основы теории нейронных сетей


Слой Гроссберга


Слой Гроссберга функционирует в сходной манере. Его выход

Слой Гроссберга
является взвешенной суммой выходов
Слой Гроссберга
,
Слой Гроссберга
,
Слой Гроссберга
,
Слой Гроссберга
слоя Кохонена, образующих вектор
Слой Гроссберга
. Вектор соединяющих весов, обозначенный через
Слой Гроссберга
, состоит из весов
Слой Гроссберга
. Тогда выход NET каждого нейрона Гроссберга есть

Слой Гроссберга

где

Слой Гроссберга
— выход
Слой Гроссберга
-го нейрона Гроссберга, или, в векторной форме,

Слой Гроссберга

где

Слой Гроссберга
— выходной вектор слоя Гроссберга,
Слой Гроссберга
— выходной вектор слоя Кохонена,
Слой Гроссберга
— матрица весов слоя Гроссберга.

Если слой Кохонена функционирует таким образом, что лишь у одного нейрона величина

Слой Гроссберга
равна единице, а у остальных равна нулю, то всего один элемент вектора
Слой Гроссберга
отличен от нуля и вычисления очень просты. Фактически каждый нейрон слоя Гроссберга лишь выдает величину веса, который связывает этот нейрон с единственным ненулевым нейроном Кохонена.



Содержание раздела