2.3.6 Принцип работы

Блок управления (БУ) получает на вход вектор x и пропускает его в параллельно во все ансамбли. Вместе с сигналом БУ пропускает номер первого необученного ансамбля n, который при инициализации сети равен 1; и командную переменную c. В случае, если сигнал проходит впервые, т.е. идет его распознавание, командная переменная равна 0.

Перед каждым нейронным ансамблем установлен фильтр. Его функция заключается в том, чтобы не пропускать сигнал в еще не обученный ансамбль. Эта функция реализуется благодаря переменной n. В том случае, если n превышает номер ансамбля, сигнал пропускается и командная переменная обнуляется. В случае, если n равна номеру ансамбля, командная переменная проходит без изменений и входной сигнал пропускается. Если же n меньше номера ансамбля, не пропускается ни входной вектор, ни командная переменная.

В нейронном ансамбле проверяется величина командной переменной. Если она нулевая, то в каждом отдельном нейроне идет сравнение величины элемента входного вектора с ранее запомненной. Если же c=1, то происходит запоминание.

В процессе сравнения, как описывалось ранее, каждый элемент входного вектора проверяется на совпадение с ранее запомненным. Т.е. образ распознается только в случае резонанса входного и сигнала, которому был обучен ансамбль (рис.8).

Рис.9. Не резонанс.

После процесса сравнения мы получаем сигналы со всех ансамблей. В случае успешного распознавания или обучения, сигнал будет равен единице, в другом случае - нулю. В контрольном блоке идет проверка сигналов со всех ансамблей. Если с одного из них пришел положительный ответ, посылается сигнал об окончании процесса, если ответ нулевой, посылается команда о переходе к обучению.

Блок БУ при получении из контрольного блока команды об обучении, увеличивает номер n на единицу, устанавливает командную переменную в единицу и посылает повторный сигнал. В случае прихода с контрольного блока сигнала об успешном распознавании или обучении, процесс останавливается.

Одной из главных задач при создании нейронной сети является выбор модели нейрона, наиболее подходящей для решаемой сетью задачи. Для этого рассмотрим несколько наиболее известных из разработанных моделей.