Устройство для моделирования опознающей нейронной сети

2S8759

ОПИСАНИЕ

ИЗОБРЕТЕНИЯ

К АВТОРСКОМУ СВИДЕТЕЛЬСТВУ

Союз Совескит

Социалистически1

Республик

Зависимое от авт. свидетельства Мо

1 л. 42гпт, 7/60

Заявлено 09.1.1968 (№ 1208877!18-24) с присоединением заявки _#_o

Приоритет

Опубликовано 10.IV.1970. Бюллетень Ы 14

Дата опубликования описания 27Л 11.1970

МП1 G 06g

УДК 681.325.66:616.8-091. 81 (088.8) Котеитет по делам изобретений и открытий ори Совете Министров

GGCP

Авторы изобретения

С. В. Полянский, Н. В. Позин и Д. И. Кирвелис

Институт автоматики и телемеханики (технической кибернетики) Зяавитель

УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПОЗНАЮЩЕЙ

НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Изобретение относится к области распознавания образов и может быть применено для опознания формы некоторого набора непрерывных параметров.

Известно устройство для моделирования опознающей нейронной сети, опознающее форму совокупностей и непрерывных параметров, содержащее переключатели, нейроноподобные элементы, одни из которых с возбуждающим и тормозящим входами, а другие — спонтанно генерирующие с тормозящим входом.

Недостатком такого устройства является то, что оно совершает опознание на грубом уровне, не позволяет производить опознание с заранее выбранной точностью и перестраивать модель на опознание любой формы.

Предлагаемое устройство выполнено из n — 1 слоев, каждый из которых содержит n — i nap последовательно соединенных нейроноподобных элементов с двумя входами, где i = 1, 2,..., и — 1, и одного спонтанно генерирующего элемента, причем каждый возбуждающий вход элемента пары соединен с тормозящим входом другого элемента этой пары, выходы нечетных элементов всех пар слоя соединены со входом спонтанно генерирующего элемента, а выходы всех четных элементов связаны через переключатели со входами следующего слоя. Такая конструкция упрощает устройство и повышает надежность его работы, На фиг. 1 показан нейроноподобный элемент (нейрон) с возбуждающим и тормозным входами и его статическая характеристика; на фиг. 2 — сравнивающее звено из двух нейронов; на фиг. 3 — нейронный слой, опознающий упорядоченную совокупность параметров; на фиг. 4 — нейронный слой, опознающий форму совокупностей из четырех параметров {хт, х, х„, х4), удовлетворяющих условию х1 (х, (1р (х, (х; на фиг. 5 — многослойная нейронная сеть, опознающая форму совокупностей из четырех параметров {хь х., хз, хД, удовлетворяющих условию х, (х, (х, (х, Лх, (Лх, < Лх, На чертежах обозначено: 1 — спонтанно генерирующий нейроноподобный элемент, 2— нейроноподобный элемент с двумя входами— тормозным и разрешающим, 8 — разрешающий вход, 4 — тормозной вход, 5 — переключатели, б — первый слой нейроноподобных элементов, 7 — второй слой нейроноподобных элементов, 8 — третий слой.

Входные х и выходные у сигналы нейрона являются однородными по физической природе (например, напряжение). Величины х и у изменяются в пределах 0 (х, у) (1. Нейчр рон имеет возбуждающие и тормозные входы

268759 х, (х, (х, (х, Лх, (Лх, с Лх, 40

55 с весовыми коэффициентами S. Возбуждающие входы обозначены стрелками, тормозные — кружочками. Особое значение имеют тормозные входы с очень большим весом (обозначены зачерненпыми кружочками). Такие входы будут выполнять функции «запрета», т. е. разрешать прохождение сигнала через нейрон или его спонтанную генерацию только при отсутствии сигналов на тормозных ,входах.

Предлагаемая модель нейронной сети осуществляет опознавание формы совокупностей непрерывных параметров, используя соотношения между самими параметрами и между конечными разностями всех порядков от этих параметров, выраженных в качественных терминах «больше или равно», «меньше или равно».

На фиг. 2 приведена схема из двух нейронов, имеющая входы х, и xf l и два выхода у, и gf i, для которой при одинаковых весовых коэффициентах возбуждающих и тормозных входов(например, S = 1) справедливо

Х,— Х;,l, ПРИ ХГ)Х;+

gf:

О, при х, -(x ++ii, О, при х,. )х;+

gf y I:

xf+ i — х,, при х, (х +

Если за выходной сигнал принять отсутствие возбуждения на у,, то такая схема способна производить пространственное различение большей или равной величины из двух сравниваемых, а с выхода у. можно снимать сигнал, равный разности между ними Лх =

=- xfyl — х,. Эта схема является основным звеном при построении опознающей нейронной стр у ктур ы.

На фиг. 3 показан нейронный слой, построенный из звеньев сравнения, опознающий совокупность параметров, которые образуют Нрубывающую последовательность. Если входные сигналы подчинены условию х; --. х, то только в этом случае на выходах всех нечетных нейронов слоя будет отсутствовать возбуждение, а на выходе незаторможенного спонтанно генерирующего нейрона образуется сигнал у = 1, констатирующий выполнение условия упорядоченности параметров в опознаваемой совокупности.

Так как любая совокупность параметров с произвольной формой однозначно преобразуется соответствующей перестановкой этих параметров в совокупность с упорядоченным расположением параметров, то с помощью такого нейронного слоя можно опознавать совокупность параметров произвольной формы.

Преобразование совокупностей произвольной формы в совокупности с упорядоченным рас5

15 г0

Зо положением параметров на языке построения схем означает перекоммутацию входов х,.

На фиг. 4 показан нейронный слой, опознающий форму совокупностей из четырех параметров (х„x>, х>, х,), удовлетворяющих усло (х,-(х,- х,.

На выходах всех четных нейронов, в случае совпадения формы опознаваемой совокупности с эталонной, образуются разности между соседними по величине параметрами — разности первого порядка, которые несут количественную оценку о более тонких особенностях формы опознаваемой совокупности параметров, поступающей на вход. Совокупность, состоящая из разностей, поступает на следующий слой, который в случае совпадения ее формы с ожидаемой, констатирует этот факт и вычисляет разности второго порядка, которые поступают на следующий слой и т. д. пока пе будет получена достаточная точность опознавания или пока процесс не сойдется изза истощения разностей высших порядков.

Для полного опознавания формы совокупности из и параметров требуется нейронная сеть, состоящая из и — 1 слоев.

На фиг. 5 показана многослойная нейронная сеть, опознающая форму совокупностей из четырех параметров (х,, х, х>, х ), удовлетворяющих условию и пример опознавания совокупности (х — — 2, х> —— 16, х,, = б, х = 8).

Предмет изобретения

Устройство для моделирования опознающей нейронной сети, опознающее форму совокупностей и непрерывных параметров, содержащее переключатели, нейроноподобные элементы, одни из которь.х с возбуждающим и тормозящим входами, а другие — спонтанно генерирующие с тормозящим входом, отличаюшееея тем, что, с целью упрощения устройства и повышения надежности его работы, оно выполнено из n — 1 слоев, каждый из которых содер>KIIT n — L пар последовательно соединенных нейроноподобных элементов с двумя входами, где = 1, 2,..., и — 1, и одного спонтанно генерирующего элемента, причем каждый возбуждающий вход элемента пары соединен с тормозящим входом другого элемента этой пары, выходы нечетных элементов всех пар слоя соединены со входом спонтанно генерирующего элемента, а выходы всех четных элементов связаны через переключатели со входами следующего слоя.

У(,у

Фиг 3 фм г.5

Составитель В. Г. Командровский

Редактор А. l0. Антропова Тскред Л. Я. Левина Корректоры Е. Ласточкина и В. Петрова

Заказ 2007/16 Тираж 480 Подписное

ЦНИИПИ Комитета по делам изобретений и открытий при Совете Министров СССР

Москва, Я(-35, Раушская наб., д. 4(5

Типография, пр. Сапунова, 2

1/

A !

l !

268759