Нейрокомпьютерные системы


         

Рекуррентная сеть Эльмана


Рекуррентная сеть Эльмана характеризуется частичной рекуррентностью в форме обратной связи между скрытым и входным слоем, реализуемой с помощью единичных элементов запаздывания

. Обобщенная структура этой сети представлена на рис. 3.

Каждый скрытый нейрон имеет свой аналог в контекстном слое, образующем совместно с внешними входами сети входной слой. Выходной слой состоит из нейронов, однонаправленно связанных только с нейронами скрытого слоя, подобно сети RMLP. Обозначим внутренний вектор возбуждения сети

(в его состав входит также единичный сигнал поляризации), состояния скрытых нейронов -

, а выходные сигналы сети -
. При таких обозначениях входной вектор сети в момент
имеет форму

Веса синаптических связей первого (скрытого) слоя сети обозначим

, a второго (выходного) слоя -
. Если взвешенную сумму
-го нейрона скрытого слоя обозначить
, а его выходной сигнал -
, то


увеличить изображение
Рис. 3.  Структура сети Эльмана

Веса

образуют матрицу

синаптических связей скрытого слоя, а

- функция активации
-го нейрона этого слоя. Аналогично можно обозначить взвешенную сумму
-го нейрона выходного слоя
, а соответствующий ему выходной сигнал сети -
. Эти сигналы описываются формулами

В свою очередь, веса

образуют матрицу
, описывающую синаптические связи нейронов выходного слоя;
- функция активации
-го нейрона выходного слоя.

Сеть Эльмана естественным образом предназначена для моделирования временных рядов. В частности, она решает задачу прогнозирования амплитуды сигнала на основе текущего значения входного сигнала и запомненных значений из предыдущего временного цикла. Задача прогноза временных рядов возникает в финансовой области: прогноз котировок товаров и ценных бумаг на бирже, курсов валют, показателей банковской деятельности. В экономике прогноз может быть связан, например, с анализом уровня производства в различных отраслях промышленности и сельского хозяйства, процента трудовой занятости населения, роста средней заработной платы. Проблема прогноза временных рядов возникает в многочисленных экологических задачах и самых разнообразных технических приложениях.




Содержание  Назад  Вперед