Применение типовых нейросетей

Справедливо желание построения универсальных моделей нейросетей в составе программного обеспечения компьютера, снабженных механизмами приспособления под задачу пользователя. Е1це более справедливо желание построить набор аппаратных средств — нейросетей (нейрокомпьютеров, НК), сопряженных с компьютером и, по выбору пользователя, участвующих в решении сложных задач. Такие аппаратно реализованные нейросети, как приставки или внешние устройства компьютера, например, определяют специальное направление использования ПЛИС  интегральных схем с программируемой логикой.

Однослойная нейросеть. Для наглядности воспользуемся как матричным, удобным алгоритмически, так и графическим представлением нейросети.

Однослойная нейросеть, составленная по принципу «каждый с каждым», представлена на рис. 2.10. Пусть используется предложенная выше передаточная функция

Значения

  положим равными нулю.

Закрепим 10 нейронов входного слоя за исходными данными, 5 выходов — за решениями. Этим мы выделим интересующую нас подсеть, которой соответствует матрица следования на рис. 2.11. Здесь отображен ее окончательный вид, так как сначала все веса связей принимаются равными нулю.

Для того чтобы сформировать решение R\ на нейроне Вых\, надо значительно увеличить веса связей этого нейрона с нейронами В1, А1, С1, С2, С3, С4, С5, т.е. построить статический путь возбуждения [B1, А1, С1, С2, С3, C4, C5]

Установим веса связей между нейронами В1, А1, С1, С2, С3, C4, C5, с одной стороны, и нейроном Вых1 — с другой, равными единице, оставив нулевыми веса связей этого нейрона с другими нейронами входного слоя. Таким образом, полностью исключается влияние других нейронов входного слоя на данный выходной нейрон. Конкретная задача может потребовать корректировки, учета взаимного влияния всех входных ситуаций в результате тщательного экспериментального исследования задачи.