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Bidirectional Associated MemoryBidirectional Associated Memory (BAM), zu deutsch bidirektionaler assoziativer Speicher, ist eine Klasse künstlicher neuronaler Netze und kann als verallgemeinertes Hopfield-Netz betrachtet werden. BAM gehört zu der Gruppe der rückgekoppelten neuronalen Netze. Weiteres empfehlenswertes Fachwissen
StrukturEin BAM-Netz besteht aus einer Eingabeschicht I von n und einer Ausgabeschicht O von m künstlichen Neuronen, beide Schichten sind in beide Richtungen miteinander verbunden, wobei die Gewichte symmetrisch sind. Das führt zu einer m x n Matrix W für die Gewichte, die von I nach O gerichtet sind. Die Gewichte von O nach I entsprechen der transponierten Matrix WT. TrainingsphaseIn der Trainingsphase, lernt das Netz einen n-dimensionalen Vektor x mit einem m-dimensionalen Vektor y zu verknüpfen. Dazu werden beide Vektoren an der Eingabeschicht I und Ausgabeschicht O angelegt und die Gewichtsmatrix kann in einem Lernschritt berechnet werden. Dazu gilt: Wk = xyT k={1,...,l} für l Vektorpaare Zum Schluss werden alle Gewichtsmatrizen zur resultierenden Gewichtsmatrix W addiert. Muster WiederherstellenBei einem Recall wird ein verrauschter Eingangsvektor an I angelegt und man lässt das Netz einfach rechnen, d.h. Neuronen der Ausgangsschicht berechnen ihren neuen Zustand über neti und geben diesen über oj wieder an I weiter. Dann beginnt der Prozess von vorn, solange bis die stetig sinkende Energie des Netzes ein lokales Minimum erreicht hat. Nun kann der assoziierte Ausgabevektor entnommen werden.
Literatur
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Dieser Artikel basiert auf dem Artikel Bidirectional_Associated_Memory aus der freien Enzyklopädie Wikipedia und steht unter der GNU-Lizenz für freie Dokumentation. In der Wikipedia ist eine Liste der Autoren verfügbar. |