|
Персептрон представляет собой сеть, состоящую из нескольких последовательно соединенных слоев формальных нейронов МакКаллока[50] и Питтса[51]. На низшем уровне иерархии находится входной слой, состоящий из сенсорных элементов, задачей которого является только прием и распространение по сети входной информации. Далее имеются один или, реже, несколько скрытых слоев. Каждый нейрон на скрытом слое имеет несколько входов, соединенных с выходами нейронов предыдущего слоя или непосредственно со входными сенсорами Хг.Хп, и один выход. Нейрон характеризуется уникальным вектором весовых коэффициентов w. Веса всех нейронов слоя формируют матрицу, которая обозначается W. Функция нейрона состоит в вычислении взвешенной суммы его входов с дальнейшим нелинейным преобразованием ее в выходной сигнал: У = I»,-© ч\\ 'У (1.1) 1.6.2 Метод нечеткой гиперрезол киши. Необходимость обращения к гиперрезолютивному выводу связана стремлением избежать многочисленных бесполезных путей вывода, которые приводят к большому числу резольвент, неограниченно увеличивающих исходное множество дизъюнктов. Однако эти резольвенты нс способствуют достижению цели вывода [52]. Пусть проблемная область описывается системой утверждений: (ib): Р д Q a R z> В главная посылка (правило), (ц): РлТ второстепенная посылка (факт]), (ia2)\ QлУ второстепенная посылка(факт2), В цель (следствие). 30 |
1.4.1 Нейросегевой подход. Рассмотрим иерархическую сетевую структуру, в которой связанные между собой нейроны (узлы сети) объединены в несколько слоев (рис. 1.10). На возможность построения таких архитектур указал еще Ф.Розенблатт, однако им не была решена проблема обучения. Межнейронные синаптические связи сети устроены таким образом, что каждый нейрон на данном уровне иерархии принимает и обрабатывает сигналы от каждого нейрона более низкого уровня. Таким образом, в данной сети имеется выделенное направление распространения нейроимпульсов от входного слоя через один (или несколько) скрытых слоев к выходному слою нейронов. Нейросеть такой топологии называется обобщенным многослойным персептроном (персептроном) [49]. входной (распределительный) скрытые (промежуточные) слои выходной псевдослой слоЯ веса wj Рисунок 1.10. Структура многослойного персептрона. Персептрон представляет собой сеть, состоящую из нескольких последовательно соединенных слоев формальных нейронов МакКаллока[50 и Питтса[51]. На низшем уровне иерархии находится входной слой, состоящий из сенсорных элементов, задачей которого является только прием и распространение по сети входной информации. Далее имеются один или, реже, несколько скрытых слоев. Каждый нейрон на скрытом слое имеет несколько входов, соединенных с выходами нейронов предыдущего слоя или 52 непосредственно со входными сенсорами Х{..Хп, и один выход. Нейрон характеризуется уникальным вектором весовых коэффициентов w. Веса всех нейронов слоя формируют матрицу, которая обозначается W. Функция нейрона состоит в вычислении взвешенной суммы его входов с дальнейшим нелинейным преобразованием ее в выходной сигнал: У = 2».-® -W (и) 1.4.2 Метод нечеткой гиперрезолюции. Необходимость обращения к гиперрезолютивному выводу связана стремлением избежать многочисленных бесполезных путей вывода, которые приводят к большому числу резольвент, неограниченно увеличивающих исходное множество дизъюнктов. Однако эти резольвенты нс способствуют достижению цели вывода [52]. Пусть проблемная область описывается системой утверждений: (ib): P a Q л R id В главная посылка (правило), (юг,): Ра'Г второстепенная посылка (факт), (ia2): QaV второстепенная посылка (факт2), В цель (следствие). Система (ib-ia,) представима в виде множества Sдизъюнктов, а целевой дизъюнкт В добавлен в S с отрицанием: S = \pvQvRv B,PvT,QvV,B\ Зададим некоторую интерпретацию / на множестве S и некоторый порядок Т литералов, входящих в дизъюнкты S. Поскольку множество S противоречиво, то среди дизъюнктов найдутся дизъюнкты L и L, один из которых ложен в принятой интерпретации I. Тогда можно построить гиперрезолютивный вывод пустого дизъюнкта □ , ложного во всех интерпретациях. 53 |