2015-06-05
564
1. Емкость сети.
Теоретически сеть из n двоичных нейронов может иметь 2n состояний.
Экспериментально было показано, что в общем случае предельное значение емкости ближе к 0,15*n, а число состояний не может превышать n, что согласуется с наблюдениями над реальными системами и является наилучшей на сегодняшний день оценкой.
2. Перекрестные ассоциации.
Если два образа А и Б сильно похожи, то они, возможно, будут вызывать у сети перекрестные ассоциации: предъявление А приведет к появлению на выходе Б и наоборот.
3. Генерация «ложных образов».
Это устойчивый локальный экстремум энергии не соответствующий никакому образу. В некотором смысле, собирательный образ.
4. Хранение «негативных» образов.
Лекция 10. Сеть Хэмминга. Двунаправленная ассоциативная память. Емкость памяти.
Сеть Хэмминга
Среди различных конфигураций искусственных нейронных сетей встречаются такие, при классификации которых по принципу обучения, строго говоря, не подходят ни обучение с учителем, ни обучение без учителя. В таких сетях весовые коэффициенты синапсов рассчитываются только однажды перед началом функционирования сети на основе информации об обрабатываемых данных, и все обучение сети сводится именно к этому расчету. С одной стороны, предъявление априорной информации можно расценивать, как помощь учителя, но с другой – сеть фактически просто запоминает образцы до того, как на ее вход поступают реальные данные, и не может изменять свое поведение, поэтому говорить о звене обратной связи с "миром" (учителем) не приходится. Из сетей с подобной логикой работы наиболее известны сеть Хопфилда и сеть Хэмминга, которые обычно используются для организации ассоциативной памяти.
