Нейрон “t_and_1″

Реферат: UA 99112 U UA 99112 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 Корисна модель належить до нейронів, призначених для реалізації логічних рішень та логічних функцій, які використовується в нейрокібернетиці і можуть бути застосовані в нейрокомп'ютерах та штучних нейронних мережах при розв'язанні задач логічної обробки даних. Зазвичай у багатошаровій нейронній мережі перший шар виконує функцію нормалізації та розмноження вхідних змінних, кожний нейрон другого шару виконує функцію розділу простору ознак об'єктів на дві частки. Нейрони другого шару мають виходи у вигляді активаційних функцій із пороговими значеннями, наприклад, «-1" або «+1". Тому можна вважати, що наступні шари нейронів по суті виконують логічні операції. Ми будемо розглядати особливості використання багатовходової логічної функції, яку лише умовно можна назвати функцією "AND" у зв'язку з тим, що вона повинна видавати на виході «+1", якщо всі вхідні змінні мають у сукупності призначене їм значення, яке може бути або «-1" або «+1". Відомий нейрон [1, с. 62-63], який виконує стандартну булеву функцію "AND" і складається з послідовно з'єднаних блока суматора та активаційного блока, з входами у блок суматора, які мають вагові коефіцієнти «+1" і призначені для введення у блок суматора вхідних змінних з базовими значеннями «-1" або «+1", перемножених на відповідні вагові коефіцієнти «+1" входів блока суматора, вихід якого з'єднаний з входом активаційного блока з пороговою функцією активації та з виходом нейрона «-1" або «+1", який відрізняється тим, що блок суматора призначений для отримання суми: u  x1 x2 15 , де x1, x2 - вхідні змінні, на своєму виході, причому вихід блока суматора , з'єднаний з входом активаційного блока, призначеного для отримання на своєму виході вихідного значення нейрона згідно з активаційною пороговою функцією: , , 1 u  15, y(u)    1 u  15. , ,  Недоліками даного нейрона є ускладнення нейронної мережі та виконання додаткових операцій, що призводить до збільшення вартості нейронної мережі, особливо при його застосуванні в мережах зі збільшеною кількістю вхідних змінних. Найбільш близьким аналогом до заявленого нейрона є пристрій, який отримується за відомим методом аналізу, що реалізує логічну функцію у вигляді таблиці істинності із вхідними значеннями змінних та виходом, що приймають значення «-1" або «+1". Безпосередньо таблиці істинності не використовуються в нейронних мережах, а будь-який її вихід звичайно розглядається на базі використання сукупності стандартних булевих функцій, які широко описані у фаховій літературі щодо нейронних мереж [1, с. 62-63]. Тому таблицю істинності при багатьох вхідних змінних можна розглядати як складну нейронну схему, складену зі стандартних булевих функцій у вигляді нейронів із вихідним та вхідними значеннями змінних «-1" або «+1" при рівності «+1" вагових коефіцієнтів входів, яка має значення виходу «+1" при заданих варіантах значень усіх вхідних змінних [2]. Причини, які перешкоджають одержанню очікуваного технічного результату в прототипі у вигляді пристрою для одного виходу таблиці істинності (спрощення нейронної мережі та розрахунків, що призводить до зменшення вартості нейронної мережі; розширення логічних можливостей) є обмеженість у виборі стандартних булевих логічних операцій, порівняно з теоретично можливими. Недоліками прийнятого за найближчий аналог пристрою є ускладнення нейронної мережі та виконання додаткових операцій, що призводить до збільшення вартості нейронної мережі особливо при збільшенні кількості вхідних змінних. В основу заявленої корисної моделі поставлена задача отримання логічної аналогії з відомою булевою функцією AND: можливість отримати на виході «+1", якщо всі вхідні змінні дорівнюють, спрощення нейронної мережі за рахунок заміни одним нейроном набору багатьох нейронів, які виконують стандартні булеві функції і реалізують один вихід таблиці істинності; спрощення розрахунків у нейронній мережі шляхом заміни ряду проміжних вирішальних функцій та відповідних їм активаційних функцій кількох нейронів стандартних булевих функцій на один нейрон з однією вирішальною та активаційною функціями; отримання додаткових можливостей логічного висновку. Загальні суттєві ознаки запропонованого нейрона T_AND_1, які співпадають із суттєвими ознаками найближчого аналогу, полягають у тому, що нейрон T_AND_1 складається з послідовно з'єднаних блока суматора та активаційного блока, з входами у блок суматора, які мають вагові коефіцієнти «+1" і призначені для введення у блок суматора вхіднихзмінних з базовими значеннями «-1" або «+1", перемножених на відповідні вагові коефіцієнти «+1" входів блока суматора, вихід якого з'єднаний з входом активаційного блока з пороговою функцією активації та з виходом нейрона «-1" або «+1". 1 UA 99112 U Суттєві ознаки запропонованого нейрона, що є достатніми в усіх випадках і характеризують запропонований винахід, на відміну від прототипу, полягають у тому, що довільна кількість   входів N у блок суматора поділена на дві групи для змінних x i та x i у кількості відповідно N та (N  N ) , з яких, для отримання виходу нейрона y(u)  1 , всі вхідні змінні x i , i  1 2, ..., N , , 5 першої групи входів у кількості N повинні мати призначені для першої групи значення xi  1 та всі вхідні змінні x  , i  N  1 N  2, ..., N , другої групи входів у кількості (N  N ) повинні мати , i призначені для другої групи значення x  1 , блок суматора призначений для отримання суми: i N u   xi  де i1 x i , N  x  (1  N) i (1), iN 1 x  - вхідні змінні, поділені на дві групи у кількості відповідно N тa (N  N ) ; i i  1 2, ..., N - порядкові номери вхідних змінних x i першої групи входів; , i  N  1 N  2, ..., N - порядкові номери вхідних змінних x  другої групи входів; , 10 i N - загальна кількість вхідних змінних; N - загальна кількість вхідних змінних x i ; 15 (N  N ) - загальна кількість вхідних змінних x  ; i на своєму виході, який з'єднаний з входом активаційного блока, призначеного для отримання на своєму виході вихідного значення нейрона згідно з пороговою функцією активації: 1, u  0,5, y(u)    1, u  0,5. Передбачуваний нейрон ілюструється малюнками, на яких наведено: Фіг. 1 - Простір ознак класів 1, 2 та3 ; Фіг. 2 - Структурна схема нейрона "T_AND_1"; Фіг. 3 - Варіант спрощеної структурної схеми нейрона "T_AND_1". На Фіг. 1 позначено: x1, x2 - осі координат; 1, 2, 3 - позначення класів об'єктів та їх розміщення; z1, z2 - активаційні функції нейронів, які розділяють класи об'єктів. На Фіг. 2 позначено: 20 25 x i , x  - вхідні змінні, поділені на дві групи, де i  1 2, ..., N - порядкові номери вхідних , i змінних x i , i  N  1 N  2, ..., N - порядкові номери вхідних змінних x  ; , i N - загальна кількість вхідних змінних x i та x  ; i 30 N - максимальна кількість вхідних змінних x i , яка повинна мати значення «+1" для отримання активаційної функції виходу y(u)  1 ; (N  N ) - максимальна кількість вхідних змінних x  , яка повинна мати значення «-1" для i отримання виходу y(u)  1 ; u - значення проміжної вирішальної функції нейрона "T_AND_1" на виході блока суматора 35 1; 40 y(u) - значення виходу нейрона згідно з активаційною функцією нейрона "T_AND_1" на виході активаційного блока 2; 1 - блок суматора з формулою проміжної вирішальної функції нейрона "T_AND_1"; 2 - активаційний блок з пороговою функцією активації на виході нейрона і з виходом «-1" або «+1". ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 45 Нейрон, який складається з послідовно з'єднаних блока суматора та активаційного блока, з входами у блок суматора, які мають вагові коефіцієнти "+1" і призначені для введення у блок 2 UA 99112 U суматора вхідних змінних з базовими значеннями "-1" або "+1", перемножених на відповідні вагові коефіцієнти "+1" входів блока суматора, вихід якого з'єднаний з входом активаційного блока з пороговою функцією активації та з виходом нейрона "-1" або "+1", який відрізняється тим, що довільна кількість входів N у блок суматора поділена на дві групи для вхідних змінних 5  x i та x  у кількості відповідно N та (N  N ) , з яких, для отримання виходу нейрона y(u)  1 , i всі вхідні змінні x i , i  1, 2, ..., N , першої групи входів у кількості N повинні мати призначені для першої групи значення x i  1 та всі вхідні змінні x  , i  N  1, N  2, ..., N , другої групи i входів у кількості (N  N ) повинні мати призначені для другої групи значення x  1 , блок i суматора призначений для отримання суми: N 10 u   xi  i1 N  x  (1  N) , i iN 1 де x i , x  - вхідні змінні, поділені на дві групи у кількості відповідно N тa (N  N ) ; i i  1, 2, ..., N - порядкові номери вхідних змінних x i першої групи входів; i  N  1 N  2, ..., N - порядкові номери вхідних змінних x  другої групи входів; , i N - загальна кількість вхідних змінних; 15 N - загальна кількість вхідних змінних x i ; (N  N ) - загальна кількість вхідних змінних x  ; i на своєму виході, який з'єднаний з входом активаційного блока, призначеного для отримання на своєму виході вихідного значення нейрона згідно з пороговою функцією активації , 1 u  0,5, y(u)   ,  1 u  0,5. 3 UA 99112 U Комп’ютерна верстка В. Мацело Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Василя Липківського, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут інтелектуальної власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 4