Рассматриваются нейронные сети слоистой структуры, состоящие из слоев стандартных нейронов. Изучаются ошибки,
возникающие при технической реализации сетей, а также при шумах и повреждениях.
Определены максимально допустимые погрешности, возможные для весов синапсов и сигналов сети, исходя из условия,
что вектор выходных сигналов сети должен вычисляться с заданной точностью. Используются два типа оценок погрешности:
гарантированные интервальные оценки и среднеквадратические оценки погрешностей.
Показано, что оценки допустимых погрешностей можно получить в ходе специального процесса "обратного распространения
точности". Он состоит в функционировании сети с той же системой связей, но от выходов к входам и с заменой элементов
на двойственные. Эта двойственность принципиально отличается от той, которая используется в классическом методе
вычисления градиентов оценки с помощью обратного распространения ошибок (back propagation of errors).
Содержание:
- Введение
- Структура сети
- Два базовых подхода к оценкам погрешности
- Погрешности весов синапсов
- Гарантированные интервальные оценки погрешностей весов синапсов
- Среднеквадратические оценки погрешностей весов синапсов
- Заключение
Скачать документ в формате Microsoft Word (167 Кб)
|