Классификация нейронных сетей и их свойства

Нейронная сеть представляет собой совокупность нейроподобных элементов, определенным образом соединенных друг с другом и с внешней средой с помощью связей, определяемых весовыми коэффициентами. В зависимости от функций, выполняемых нейронами в сети, можно выделить три их типа:

1. Входные нейроны, на которые подается вектор, кодирующий входное воздействие или образ внешней среды, в них обычно не осуществляется вычислительных процедур, а информация передается с входа на выход путем изменения их активации;

2. Выходные нейроны, выходные значения которых представляют выходы нейронной сети; преобразования в них осуществляются по выражениям. Несут важную функцию приведения значения выхода сети в требуемый промежуток (осуществляется это с помощью функции активации);

3. Промежуточные нейроны, составляющие основу нейронных сетей, преобразования в которых выполняются также по выражениям.

В большинстве нейронных моделей тип нейрона связан с его расположением в сети. Если нейрон имеет только выходные связи, то это входной нейрон, если наоборот – выходной нейрон. Однако возможен случай, когда выход топологически внутреннего нейрона рассматривается как часть выхода сети. В процессе функционирования сети осуществляется преобразование входного вектора в выходной, некоторая переработка информации. Конкретный вид выполняемого сетью преобразования данных обусловливается не только характеристиками нейроподобных элементов, но и особенностями ее архитектуры, а именно топологией межнейронных связей, выбором определенных подмножеств нейроподобных элементов для ввода и вывода информации, способами обучения сети, наличием или отсутствием конкуренции между нейронами, направлением и способами управления и синхронизации передачи информации между нейронами.

С точки зрения топологии можно выделить три основных типа нейронных сетей: 1) полносвязные (рис. 4, а); 2) многослойные или слоистые (рис. 4, б); 3) слабосвязные (с локальными связями) (рис. 4, в).

Рис. 4. Архитектуры нейронных сетей: а — полносвязная сеть; б — многослойная сеть с последовательными связями;

в — слабосвязные сети

В полносвязных нейронных сетях каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, в том числе и самому себе. Все входные сигналы подаются всем нейронам. Выходными сигналами сети могут быть все или некоторые выходные сигналы нейронов после нескольких тактов функционирования сети.

В многослойных нейронных сетях нейроны объединяются в слои. Слой содержит совокупность нейронов с едиными входными сигналами. Число нейронов в слое может быть любым и не зависит от количества нейронов в других слоях. В общем случае сеть состоит из Q слоев, пронумерованных слева направо. Внешние входные сигналы подаются на входы нейронов входного слоя, а выходами сети являются выходные сигналы последнего слоя. Кроме входного и выходного слоев в многослойной нейронной сети есть один или несколько скрытых слоев. Внутри одного слоя используется одна и та же функция активации.

В слабосвязанных нейронных сетях нейроны располагаются в узлах прямоугольной или гексагональной решетки. Каждый нейрон связан с четырьмя (окрестность фон Неймана), шестью (окрестность Голея) или восемью (окрестность Мура) своими ближайшими соседями.