Нейрокомпьютерные системы

       

Модель нейрона Хебба


Структурная схема нейрона Хебба соответствует стандартной форме модели нейрона (рис.1). Д.Хебб предложил формальное правило, в котором вес

Модель нейрона Хебба
нейрона изменяется пропорционально произведению его входного и выходного сигналов

Модель нейрона Хебба

где

Модель нейрона Хебба
- коэффициент обучения.

При обучении с учителем вместо выходного сигнала

Модель нейрона Хебба
используется ожидаемая от этого нейрона реакция
Модель нейрона Хебба
. В этом случае правило Хебба записывается в виде

Модель нейрона Хебба

В каждом цикле обучения происходит суммирование текущего значения веса и его приращения

Модель нейрона Хебба
:

Модель нейрона Хебба

В результате применения правила Хебба веса нейрона могут принимать произвольно большие значения. Один из способов стабилизации процесса обучения по правилу Хебба состоит в учете последнего значения

Модель нейрона Хебба
, уменьшенного на коэффициент забывания
Модель нейрона Хебба
. При этом правило Хебба представляется в виде

Модель нейрона Хебба

Значение

Модель нейрона Хебба
выбирается из интервала (0,1) и чаще всего составляет некоторый процент от коэффициента обучения
Модель нейрона Хебба
. Рекомендуемые значения коэффициента забывания -
Модель нейрона Хебба
, при которых нейрон сохраняет большую часть информации, накопленной в процессе обучения, и получает возможность стабилизировать значения весов на определенном уровне.



Содержание раздела