Книги по Forex и биржевой торговле
Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика

В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей. Для специалистов в области вычислительной техники, а также студентов соответствующих специальностей вузов.

Дилинговый центр Forex4you Дилинговый центр AForex


СТРУКТУРА ДАП

На рис. 7.1 приведена базовая конфигурация ДАП. Эта конфигурация существенно отличается от используемой в работе [9]. Она выбрана таким образом, чтобы подчеркнуть сходство с сетями Хопфилда и предусмотреть увеличения количества слоев. На рис. 7.1 входной вектор А обрабатывается матрицей весов W сети, в результате чего вырабатывается вектор выходных сигналов нейронов В. Вектор В затем обрабатывается транспонированной матрицей Wt весов сети, которая вырабатывает новые выходные сигналы, представляющие собой новый входной вектор А. Этот процесс повторяется до тех пор, пока сеть не достигнет стабильного состояния, в котором ни вектор А, ни вектор В не изменяются. Заметим, что нейроны в слоях 1 и 2 функционируют, как и в других парадигмах, вычисляя сумму взвешенных входов и вычисляя по ней значение функции активации F. Этот процесс может быть выражен следующим образом:

или в векторной форме:

В = F(AW), (7.2)

где В – вектор выходных сигналов нейронов слоя 2, А – вектор выходных сигналов нейронов слоя 1, W – матрица весов связей между слоями 1 и 2, F – функция активации.


Для беспроблемного трейдинга рекомендую брокера Exness – здесь разрешен скальпинг, любые советники и стратегии; также можно иметь дело с Альпари; для инвесторов – однозначно Альпари с его множеством инвестиционных возможностей. – примеч. главного админа (актуально на 18.09.2017 г.).


Аналогично

Как отмечено в гл. 1, Гроссберг показал преимущества использования сигмоидальной (логистической) функции активации

В простейших версиях ДАП значение константы ? выбирается большим, в результате чего функция активации приближается к простой пороговой функции. В дальнейших рассуждениях будем предполагать, что используется пороговая функция активации.

Примем также, что существует память внутри каждого нейрона в слоях 1 и 2 и что выходные сигналы нейронов изменяются одновременно с каждым тактом синхронизации, оставаясь постоянными между этими тактами. Таким образом, поведение нейронов может быть описано следующими правилами:

OUTi(n+1) = 1, если NETi(n)>0,
OUTi(n+l) = 0, если NETi(n)<0,
OUTi(n+l) = OUT(n), если NETi(n) = 0,

где OUTi(n) представляет собой величину выходного сигнала нейрона i в момент времени п.

Заметим, что как и в описанных ранее сетях слой 0 не производит вычислений и не имеет памяти; он является только средством распределения выходных сигналов слоя 2 к элементам матрицы Wt.

Яндекс.Метрика
Лучшие брокеры:
Альпари
Forex4you
AForex
Содержание Далее
Дилинговый центр AForex Forex: пять шагов к успешному трейдингу Дилинговый центр Forex4you