Многослойные сети прямого распространения

Другой класс нейронных сетей прямого распространения характеризуется наличием одного или нескольких скрытых слоев, узлы которых называются скры­тыми нейронами, или скрытыми элементами. Функция последних заключается в посредничестве между внешним входным сигналом и вы­ходом нейронной сети. Добавляя один или несколько скрытых слоев, мы можем выделить статистики высокого порядка. Такая сеть позволяет выделять глобальные свойства данных с помощью локальных соединений за счет наличия дополнительных синаптических связей и повышения уровня взаимодействия нейронов. Способ­ность скрытых нейронов выделять статистические зависимости высокого порядка особенно существенна, когда размер входного слоя достаточно велик.

Узлы источника входного слоя сети формируют соответствующие элементы шаб­лона активации (входной вектор), которые составляют входной сигнал, поступающий на нейроны (вычислительные элементы) второго слоя (т.е. первого скрытого слоя). Выходные сигналы второго слоя используются в качестве входных для третьего слоя и т.д. Обычно нейроны каждого из слоев сети используют в качестве входных сиг­налов выходные сигналы нейронов только предыдущего слоя. Набор выходных сиг­налов нейронов выходного (последнего) слоя сети определяет общий отклик сети на данный входной образ, сформированный узлами источника входного (первого) слоя. Сеть, показанная на рисунке 1.5, называется сетью 10-4-2, так как она имеет 10 входных, 4 скрытых и 2 выходных нейрона. В общем случае сеть прямого распространения с m входами, h₁ нейронами первого скрытого слоя, h₂ нейронами второго скрытого слоя и q нейронами выходного слоя называется сетью m — h₁ — h₂ — q.

Нейронная сеть, показанная на рисунке 1.5, считается полносвязной в том смысле, что все узлы каждого конкретного слоя соединены со всеми узлами смежных слоев. Если некоторые из синаптических связей отсутствуют, такая сеть называется неполносвязной [4].

Рисунок 1.5 - Двухслойная сеть прямого распространения.