Cpn-сеть - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Если хотите рассмешить бога - расскажите ему о своих планах. Законы Мерфи (еще...)

Cpn-сеть

Cтраница 1


Обучение CPN-сети складывается из двух процессов адаптации. На первом этапе весовые векторы слоя Кохонена настраиваются так, чтобы моделировать распределение входных векторов. Очевидно, что этот процесс является процессом самостоятельной адаптации. При этом точность аппроксимации будет гарантирована только тогда, когда набор обучающих примеров будет статистически представительным ( репрезентативным) для области, на которой действует отображение. Второй адаптационный процесс является несамостоятельным. Он начинается после того, как произошло обучение слоя Кохонена. Происходит настройка весов выходного слоя Гроссберга на примерах с заданным выходом.  [1]

Поскольку при подаче на вход очередного вектора может активироваться только один из элементов слоя Кохонена, возможные выходные сигналы CPN-сети совпадают с множеством весовых выходных векторов элементов Кохонена. В случае, когда слой Гроссберга состоит из единственного элемента, получающийся скалярный выход равен одному из весов, соответствующих соединениям этого элемента.  [2]

Сети данного вида успешно применяются в таких финансовых и экономических приложениях, как рассмотрение заявок на предоставление займов, предсказание трендов цен акций, товаров и курсов обмена валют. Говоря обобщенно, можно ожидать успешного применения CPN-сетей в задачах, где требуется извлекать знания из больших объемов данных.  [3]

Сеть со встречным распространением ( CPN, Counterpropagation Network) соединяет в себе свойства самоорганизующейся сети Ко-онена и концепцию Outstar-сети Гроссберга. В рамках этой архитектуры элементы слоя сети Кохонена не имеют прямого выхода во внешний мир, а служат входами для выходного слоя, в котором связям адаптивно придаются веса Гроссберга. CPN-сеть нацелена на постепенное построение искомого отображения входов в выходы на основе примеров действия такого отображения. Сеть хорошо решает задачи, где требуется способность адаптивно строить математическое отображение по его точным значениям в отдельных точках.  [4]



Страницы:      1