Непрерывные системы
В работе [7] рассмотрены модели с непрерывной активационной функцией F, точнее моделирующей биологический нейрон. В общем случае это S-образная или логистическая функция
где ? – коэффициент, определяющий крутизну сигмоидальной функции. Если ? велико, F приближается к описанной ранее пороговой функции. Небольшие значения ? дают более пологий наклон.
Как и для бинарных систем, устойчивость гарантируется, если веса симметричны, т. е. wij = wji и wii = 0 при всех i. Функция энергии, доказывающая устойчивость подобных систем, была сконструирована, но она не рассматривается здесь из-за своего концептуального сходства с дискретным случаем. Интересующиеся читатели могут обратиться к работе [2] для более полного рассмотрения этого важного предмета.
Если ? велико, непрерывные системы функционируют подобно дискретным бинарным системам, окончательно стабилизируясь со всеми выходами, близкими нулю или единице, т. е. в вершине единичного гиперкуба. С уменьшением ? устойчивые точки удаляются от вершин, последовательно исчезая по мере приближения ? к нулю. На рис. 6.3 показаны линии энергетических уровней непрерывной системы с двумя нейронами.
Сети Хопфилда и машина Больцмана
Недостатком сетей Хопфилда является их тенденция стабилизироваться в локальном, а не глобальном минимуме функции энергии. Эта трудность преодолевается в основном с помощью класса сетей, известных под названием машин Больцмана, в которых изменения состояний нейронов обусловлены статистическими, а не детерминированными закономерностями. Существует тесная аналогия между этими методами и отжигом металла, поэтому и сами методы часто называют имитацией отжига.
|