Slovník | Vyhledávání | Mapa webu
 
Analýza a hodnocení biologických datUmělá inteligence Soutěživé sítě Jednoduchá soutěživá síť MAXNET Organizační dynamika

Logo Matematická biologie

Organizační dynamika

MAXNET se skládá ze soutěživé vrstvy, ve které se nachází klasických binárních neuronů, jak byly zavedeny v kapitole týkající se perceptronů. Neurony jsou propojeny v této vrstvě každý s každým.

Obr. 1. Soutěživá vrstva sítě MAXNET

Prahy všech neuronů jsou nulové

(1)

Hodnota váhy zpětnovazební vazby každého neuronu je

(2)

a vazby mezi neurony jsou nastaveny všechny na stejnou hodnotu ()

(3)

Hodnotu volíme v intervalu od nuly do kde je počet neuronů soutěživé vrstvy. Jelikož zpětná vazba každého neuronu je dle  Soutěživé sítě (2) nastavena na hodnotu rovnou jedné a do daného neuronu je přivedeno dalších hodnot násobených zápornou vahou z dalších neuronů soutěživé vrstvy, je volbou v tomto intervalu zajištěno, že zvítězí skutečně neuron s nejvyšší počáteční hodnotou (suma příspěvků z okolních neuronů násobených příslušnými vahami je pro vítězný neuron vždy menší, než jeho vlastní hodnota násobená jedničkou). Při volbě mimo toto rozmezí by mohlo dojít k tomu, že budou všechny neurony vrstvy naráz vynulovány (pro ), nebo by naopak mohly být všechny výstupy neuronů nastaveny na hodnotu rovnu jedné (pro )

(4)

Tyto váhy zůstávají konstantní. Počet neuronů soutěživé vrstvy volíme obvykle dle předpokládaného počtu tříd, do kterých chceme klasifikovat.

Pro přivedení signálu (vstupu) do soutěživé vrstvy je tato síť doplněna o vstupní vrstvu úplně propojenou se soutěživou vrstvou váhovanými vazbami, které ve fázi učení podléhají adaptaci, jak je ukázáno dále.

Obr. 2. Jednoduchá soutěživá síť MAXNET se dvěma neurony v kompetiční vrstvě
 
vytvořil Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity | | zpětné odkazy | validní XHTML 1.0 Strict