Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов

24 октября 2025
Информационные технологии

Условие:

Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.

Исходные данные:

А1=(-1, +1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, +1, -1)

А2=(-1, +1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, -1, +1, +1)

А3=(+1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, +1, +1, +1, -1)

А4=(+1, -1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, -1)

B=(-1, -1, +1, -1, +1, +1, +1, -1, +1, +1, -1)

Решение:

Для решения задачи, давайте пройдемся по шагам. 1. Определим размерность векторов: Векторы A1, A2, A3, A4 и B имеют размерность 11 (11 компонентов). 2. Инициализация весов первого слоя: Весовые коэффициенты W первого слоя инициализируются значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов. Для каждого шаблона: - W1 = A1 / 2 = (-0.5, +0.5, -0.5, +0.5, -0.5, +0.5, +0.5, -0.5, +0.5, +0.5, -0.5) - W2 = A2 / 2 = (-0.5, +0.5, -0.5, -0.5, +0.5, -0.5, +0.5, +0.5, -0.5, +0.5, +0.5) - W3 = A3 / 2 = (+0.5, -0.5, +0.5, -0.5, +0.5, +0.5, +0.5, +0.5, +0.5, +0.5, -0.5)...