d9e5a92d

Статистические свойства обученной сети





Метод обучения Кохонена обладает полезной и интересной способностью извлекать статистические свойства из множества входных данных. Как показано Кохоненом [8], для полностью обученной сети вероятность того, что случайно выбранный входной вектор (в соответствии с функцией плотности вероятности входного множества) будет ближайшим к любому заданному весовому вектору, равна 1/k, где k – число нейронов Кохонена. Это является оптимальным распределением весов на гиперсфере. (Предполагается, что используются все весовые векторы, что имеет место лишь в том случае, если используется один из обсуждавшихся методов распределения весов.)


Содержание раздела


Наколенники вставные С настоящего времени мы предгалаем вашему вниманию различные изделия из листовой ЭВА. Вариантов ее применения - масса. Данный материал очень пластичен при повышенных температурах и имеет свойства схожие с резиной из каучука, но гораздо дешевле.