ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...

More documents

Recommendations

Info

ISBN 5–7262–0471–9ЛЕКЦИИ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕSS. Так как на первом шаге оба подхода дают одинаковые результаты, изэтого следует немонотонное изменение пересечения в процессе воспроизведения,если начальная активность находится внутри области притяжения,предсказываемой SS, но вне области притяжения, предсказываемой SN. Вэтом случае пересечение вначале возрастает, но потом уменьшается до нуля.Такое немонотонное поведение m(t) действительно наблюдалось прикомпьютерном моделировании (см. [4, 16, 22] и др. работы). Заметим, чтоотличие размеров областей притяжений, предсказываемых SS и SN, убывает,когда убывает p. Они практически неразличимы уже при p = 0.004.Как показано на рис. 1, SN предсказывает немонотонную зависимостьразмера областей притяжения от p. Когда p убывает от 0.5 до 0.1, кривые нарис. 1 смещаются вверх и влево (что означает возрастание размера областипритяжения). Когда p продолжает убывать, они смещаются вверх и вправо(что означает убывание размера области притяжения).Компьютерное моделированиеМы тестировали сети размером от 200 до 15000 нейронов с p от 0.02 to0.5. Начальные пересечения были в интервале от 0.1 до 1. Общее числоиспытаний для каждой комбинации p, N, α и m in было 2000 для N < 3000,1000 для 3000 N 5000 и 250 для N 5000.Плотное кодированиеПолученные распределения для пересечений m f между финальными состояниямиактивности сети и восстанавливаемыми эталонами показанына рис. 2. Общие свойства этих распределений хорошо известны (см. статьи[5, 16, 19] и многие другие). Каждое распределение состоит из двуххорошо разделенных мод. Первая мода близка к m f = 1 («правильные»аттракторы) и соответствует восстановленным, а вторая мода — невосстановленнымэталонам («ложные» аттракторы). Когда начальный паттерн находитсядостаточно далеко от границы внутри области притяжения, преобладаетпервая мода. Когда он далеко от границы вне области притяжения —вторая. Для каждого значения начального пересечения m in существует узкаяпереходная область вблизи критического значения α, где обе модыимеют сходный размер. Для m in = 1 переход происходит между α = 0.14и α = 0.15, для m in = 0.5 — между 0.12 и 0.13, для m in = 0.3 — между48 УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети
А. А. ФРОЛОВ, Д. ГУСЕК, И. П. МУРАВЬЕВРИС. 2. Распределение финальных пересечений для p = 0.5 иразличных значений N, α и m inРаспределение финальных пересечений для p = 0.5 и различных значений N,α и m in. Вертикальные линии соответствуют выбранным порогам для разделениятраекторий, сходящихся к «правильным» (m f ≃ 1) и «ложным» (m f ≪ 1)аттракторам. Здесь: N = 1000 — тонкие сплошные линии, N = 3000 — пунктирныелинии, N = 5000 — толстые сплошные линии.0.08 and 0.09, и для m in = 0.1 — между 0.02 и 0.03. Переходная областьсужается при возрастании размера сети.Для более точного вычисления α cr (m in ) мы вычисляем «площадь»первой моды, т. е. вероятность P (α, m in , N) того, что траектория, стартующаяиз начального состояния, имеющего пересечение с эталоном m in ,заканчивается около соответствующего эталона. Эта вероятность зависитот выбора границы разделения мод m b . Хотя этот выбор в какой-то сте-УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети 49
Page 1 and 2: МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗ
Page 4 and 5: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
Page 28 and 29: А. А. ФРОЛОВ 1) , Д. ГУ
Page 72 and 73: Б. В. КРЫЖАНОВСКИЙ,
Page 86 and 87: Н. Г. МАКАРЕНКОИнст
Page 98 and 99:
ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
Page 100 and 101:
Page 102 and 103:
Page 104 and 105:
Page 106 and 107:
Page 108 and 109:
Page 110 and 111:
Page 112 and 113:
Page 114 and 115:
Page 116 and 117:
Page 118 and 119:
Page 120 and 121:
Page 122 and 123:
Page 124 and 125:
Page 126 and 127:
Page 128 and 129:
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
Page 134 and 135:
Page 136 and 137:
Page 138 and 139:
Page 140 and 141:
Page 142 and 143:
Page 144 and 145:
Page 146 and 147:
Page 148 and 149:
Page 150 and 151:
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159:
Page 160 and 161:
Page 162 and 163:
Page 164 and 165:
Page 166 and 167:
Page 168 and 169:
Page 170 and 171:
Page 172 and 173:
Page 174 and 175:
Page 176 and 177:
Page 178 and 179:
Page 180 and 181:
Page 182 and 183:
Page 184 and 185:
Page 186 and 187:
Page 188:
НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФ
show all

ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...