Повторяем описанные выше действия, что
Исключаем из матрицы
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ 11" width=12 height=14 src="images/9_image046.jpg"> представлен на рис. 9.6, г. Повторяем описанные выше действия, что приводит к замене единицей единственного нуля.
Не приводя промежуточного рисунка, отметим, что мы подтвердили высоким (единичным) весом связи А1
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ 11" width=13 height=7 src="images/9_image050.jpg"> 1, 1R1.
2. Произведем трассировку [А1,
Сформируем матрицу
Строка, соответствующая нейрону 1, содержит одну единицу, при том, что
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ 11" width=12 height=14 src="images/9_image060.jpg">
Присваиваем строкам — входам матрицы
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ 11" width=15 height=11 src="images/9_image064.jpg"> = 2. Присваиваем нейрону 2 признак «возбужден», а нейроны А1 и В2 исключаем из рассмотрения. Среди оставшихся строк исключаем «пустую», соответствующую нейрону 3 и не обладающую признаком «возбужден». Исключаем и соответствующий столбец. Матрица
Таким образом, в результате трассировки на данном шаге сложились связи с единичными весами А1
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ 11" width=13 height=8 src="images/9_image070.jpg"> 2, 2
3. Повторив алгоритм построений, легко найдем связи с единичными весами А2
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ 11" width=13 height=7 src="images/9_image076.jpg"> 3, 3
4. Трассировка последнего пути возбуждения [А2, В2]
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ 11" width=60 height=12 src="images/9_image080.jpg">
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ 11" width=16 height=14 src="images/9_image084.jpg"> в которой не отражены те нейроны, в строках которых число единиц меньше соответствующего значения т (рис. 9.6, з). Но ведь в ней вообще нет никаких связей!
Придется их ввести, да еще с единичными весами согласно условию задачи. Очевидно, что больше трех эталонов эта сеть воспринять не способна. Таким образом, мы вводим дополнительные связи с единичными весами А1
ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ 11" width=13 height=7 src="images/9_image088.jpg"> R4.