Mavzu: Xopfild neyron to’ri algoritimi va uni amalda qo’llanilishi Gurux: 701-21

Xopfildning Tarmog’ining sinxron ishlashi Agar tarmoq bitta protsessorda modellashtirilgan bo'lsa, u holda sinxron rejimda neyronlar ketma-ket ko'riladi, lekin ularning holati alohida saqlanadi va tarmoqning barcha neyronlarini kesib o'tmaguncha o'zgarmaydi. Barcha neyronlar ko'rib chiqilganda, ularning holati bir vaqtning o'zida (ya'ni sinxron, shuning uchun nomi) yangilariga o'zgaradi. Shunday qilib, ketma-ket algoritm bilan parallel ishlashni simulyatsiya qilishga erishiladi. Haqiqatan ham parallel simulyatsiyada bu rejim o'tkazish vaqti va elementlar orasidagi har bir bog'lanish t ekanligini anglatadi. u har bir bogʻlanish uchun bir xil boʻlib, bu barcha havolalarning parallel ishlashiga sabab boʻladi, ular bir vaqtning oʻzida oʻz holatlarini faqat oldingi vaqt nuqtasiga qarab oʻzgartiradilar. Osonlik bilan aniqlanishi mumkin bo'lgan va sinxron rejimni tushunishga olib keladigan bunday sinxron soatlarning mavjudligi. Sinxron rejimda har xil energiyaga ega bo'lgan ikkita holatning cheksiz almashinuvi mumkin (garchi har doim kuzatilmasa ham) - dinamik attraktor deb ataladi. Shuning uchun sinxron rejim Hopfield tarmog'i uchun amalda qo'llanilmaydi va faqat murakkabroq asinxron rejimni tushunish uchun asos sifatida ko'rib chiqiladi.

Uch neyronli Xopfild tarmog'ining sxemasi

Xopfildning Asinxron tarmoq ishlash prinsipi

• 
  Xopfildning Asinxron tarmoq ishlash prinsipi
  
• 
  Agar tarmoq ishi ketma-ket algoritm sifatida modellashtirilgan bo'lsa, u holda asinxron ish rejimida neyronlarning keyingi vaqt momentidagi holatlari ketma-ket o'zgaradi: t momentida birinchi neyron uchun mahalliy maydon hisoblanadi. , uning reaktsiyasi aniqlanadi va neyron yangi holatga o'rnatiladi (bu hozirgi vaqtda uning chiqishiga t + 1 to'g'ri keladi), so'ngra mahalliy maydon ikkinchi neyron uchun hisoblab chiqiladi. birinchisining yangi holati, ikkinchi neyronning holati o'zgaradi va hokazo - har bir keyingi neyronning holati oldingi neyronlar hisoblangan holatlardagi barcha o'zgarishlarni hisobga olgan holda hisoblanadi.
  
• 
   Aslida, Xopfild tarmog'ining ketma-ket amalga oshirilishi bilan, asinxroniya nima ekanligini aniq ko'rsatmaydi, ammo Xopfild tarmog'i parallel hisoblash bilan amalga oshirilganligini ko'rish mumkin. Bunda Xopfild tarmog'ining asinxron rejimi soddalashtirilgan bo'lib, asinxron tarmoqlarning umumiy shakliga nisbatan alohida holat bo'lib, bunda uzatish vaqti uchun elementlar orasidagi har bir aloqa har xil, lekin doimiydir. Tarmoqning ishlashini parallel amalga oshirishda ko'rib chiqish uchun tsikl tushunchasini kiritish kerak - bu ulanish orqali signal uzatiladigan minimal vaqt, ya'ni Keyin oʻrtasidagi vaqt oraligʻida maʼlum miqdordagi N sikl sodir boʻladi.Va aynan N sikl vaqtida signallar oqimida asinxroniya sodir boʻladi. va hisob-kitoblarni amalga oshirish. Ya'ni, masalan, 3-neyron holatini hisoblashingiz kerak bo'lganda, siz 1-neyron va 2-neyron holatini hisoblashingiz va uni mos keladigan og'irliklarga ko'paytirishingiz kerak. Ammo ma'lum bo'lishicha, 2-neyronning holatini hisoblash uchun siz №1 neyronning yangilangan holatini va №3 neyronning eski holatini bilishingiz kerak, ularni og'irliklarga ko'paytirishingiz kerak
  

Xulosa

• 
  Xulosa
  
• 
  Men bu mustaqil ishimda Xopfild neyron to’ri va amalda qo’llanilishi xaqida o’rganishlar davomida neyron tarmoqlar Xopfild algoritimi xaqida bilim va ko’nikmalarga ega bo’ldim
  

http://fayllar.org