2015-08-21
508
Для работы нейронной сети требуется 35 входов и 26 нейронов в выходном слое. Для решения задачи выберем двухслойную нейронную сеть с логарифмическими сигмоидальными функциями активации в каждом слое. Такая функция активации выбрана потому, что диапазон выходных сигналов для этой функции определен от 0 до 1, и этого достаточно, чтобы сформировать значения выходного вектора. Структурная схема такой нейронной сети показана на рис. 9.21.
Рис. 9.21
Скрытый слой имеет 10 нейронов. Такое число нейронов выбрано на основе опыта
и разумных предположений. Если при обучении сети возникнут затруднения, то можно увеличить количество нейронов этого уровня. Сеть обучается так, чтобы сформировать единицу в единственном элементе вектора выхода, позиция которого соответствует номеру символа, и заполнить остальную часть вектора нулями. Однако наличие шумов может приводить к тому, что сеть не будет формировать вектора выхода, состоящего точно из единиц и нулей. Поэтому по завершении этапа обучения выходной сигнал обрабатывается М-функцией compet, которая присваивает значение 1 единственному элементу вектора выхода, а всем остальным – значение 0.
