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


АРХИТЕКТУРА APT

Адаптивная резонансная теория включает две парадигмы, каждая из которых определяется формой входных данных и способом их обработки. АРТ-1 разработана для обработки двоичных входных векторов, в то время как АРТ-2, более позднее обобщение АРТ-1, может классифицировать как двоичные, так и непрерывные векторы. В данной работе рассматривается только АРТ-1. Читателя, интересующегося АРТ-2, можно отослать к работе [3] для полного изучения этого важного направления. Для краткости АРТ-1 в дальнейшем будем обозначать как APT.

Описание APT

Сеть APT представляет собой векторный классификатор. Входной вектор классифицируется в зависимости от того, на какой из множества ранее запомненных образов он похож. Свое классификационное решение сеть APT выражает в форме возбуждения одного из нейронов распознающего слоя. Если входной вектор не соответствует ни одному из запомненных образов, создается новая категория посредством запоминания образа, идентичного новому входному вектору. Если определено, что входной вектор похож на один из ранее запомненных векторов с точки зрения определенного критерия сходства, запомненный вектор будет изменяться (обучаться) под воздействием нового входного вектора таким образом, чтобы стать более похожим на этот входной вектор.

Запомненный образ не будет изменяться, если текущий входной вектор не окажется достаточно похожим на него. Таким образом решается дилемма стабильности-пластичности. Новый образ может создавать дополнительные классификационные категории, однако новый входной образ не может заставить измениться существующую память.


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.).


Упрощенная архитектура APT

На рис. 8.1 показана упрощенная конфигурация сети APT, представленная в виде пяти функциональных модулей. Она включает два слоя нейронов, так называемых «слой сравнения» и «слой распознавания». Приемник 1, Приемник 2 и Сброс обеспечивают управляющие функции, необходимые для обучения и классификации.

Перед рассмотрением вопросов функционирования сети в целом необходимо рассмотреть отдельно функции модулей; далее обсуждаются функции каждого из них.

Слой сравнения. Слой сравнения получает двоичный входной вектор Х и первоначально пропускает его неизмененным для формирования выходного вектора C. На более поздней фазе в распознающем слое вырабатывается двоичный вектор R, модифицирующий вектор C, как описано ниже.

Каждый нейрон в слое сравнения (рис. 8.2) получает три двоичных входа (0 или I): (1) компонента хi входного вектора X; (2) сигнал обратной связи Ri – взвешенная сумма выходов распознающего слоя; (3) вход от Приемника 1 (один и тот же сигнал подается на все нейроны этого слоя).

Чтобы получить на выходе нейрона единичное значение, как минимум два из трех его входов должны равняться единице; в противном случае его выход будет нулевым. Таким образом реализуется правило двух третей, описанное в [З]. Первоначально выходной сигнал G1 Приемника 1 установлен в единицу, обеспечивая один из необходимых для возбуждения нейронов входов, а все компоненты вектора R установлены в 0; следовательно, в этот момент вектор C идентичен двоичному входному вектору X.

Слой распознавания. Слой распознавания осуществляет классификацию входных векторов. Каждый нейрон в слое распознавания имеет соответствующий вектор весов Bj Только один нейрон с весовым вектором, наиболее соответствующим входному вектору, возбуждается; все остальные нейроны заторможены.

Как показано на рис. 8.3, нейрон в распознающем •слое имеет, максимальную реакцию, если вектор C, являющийся выходом слоя сравнения, соответствует набору его весов, следовательно, веса представляют запомненный образ или экземпляр для категории входных векторов. Эти веса являются действительными числами, а не двоичными величинами. Двоичная версия этого образа также запоминается в соответствующем наборе весов слоя сравнения (рис. 8.2); этот набор состоит из весов связей, соединяющих определенные нейроны слоя распознавания, один вес на каждый нейрон слоя сравнения.

В процессе функционирования каждый нейрон слоя распознавания вычисляет свертку вектора собственных весов и входного вектора C. Нейрон, имеющий веса, наиболее близкие вектору C, будет иметь самый большой выход, тем самым выигрывая соревнование и одновременно затормаживая все остальные нейроны в слое.

Как показано на рис. 8.4, нейроны внутри слоя распознавания взаимно соединены в латерально-тормозящую сеть. В простейшем случае (единственном, рассмотренном в данной работе) предусматривается, что только один нейрон в слое возбуждается в каждый момент времени (т. е. только нейрон с наивысшим уровнем активации будет иметь единичный выход; все остальные нейроны будут иметь нулевой выход). Эта конкуренция реализуется введением связей с отрицательными весами lij с выхода каждого нейрона ri на входы остальных нейронов. Таким образом, если нейрон имеет большой выход, он тормозит все остальные нейроны в слое. Кроме того, каждый нейрон имеет связь с положительным весом со своего выхода на свой собственный вход. Если нейрон имеет единичный выходной уровень, эта обратная связь стремится усилить и поддержать его.

Приемник 2. G2, выход Приемника 2, равен единице, если входной вектор X имеет хотя бы одну единичную компоненту. Более точно, G2 является логическим ИЛИ от компонента вектора X.

Приемник 1. Как и сигнал G2, выходной сигнал G1 Приемника 1 равен 1, если хотя бы одна компонента двоичного входного вектора X равна единице; однако если хотя бы одна компонента вектора R равна единице, G1 устанавливается в нуль. Таблица, определяющая эти соотношения:

Сброс. Модуль сброса измеряет сходство между векторами X и C. Если они отличаются сильнее, чем требует параметр сходства, вырабатывается сигнал сброса возбужденного нейрона в слое распознавания.

В процессе функционирования модуль сброса вычисляет сходство как отношение количества единиц в векторе C к их количеству в векторе C. Если это отношение ниже значения параметра сходства, вырабатывается сигнал сброса.

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