(19)
UA
(11)62606
(13)U
(51)МПК
G06G 7/60 (2006.01)
ДЕРЖАВНА СЛУЖБА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ВЛАСНОСТІ УКРАЇНИДО ПАТЕНТУ
ОПИС
НА КОРИСНУ МОДЕЛЬ
видається під відповідальність власника патенту (1 9 )UA
(1 1 )626
06
(1 3 )U
(54) ПРИСТРІЙ БЕЗПЕРЕРВНОЇ ДВОСПРЯМОВАНОЇ АСОЦІАТИВНОЇ ПАМ'ЯТІ 1 2 (21) u201015230 (22) 17.12.2010 (24) 12.09.2011 (46) 12.09.2011, Бюл.№ 17, 2011 р. (72) ДМИТРІЄНКО ВАЛЕРІЙ ДМИТРІЙОВИЧ, ЗА-КОВОРОТНИЙ ОЛЕКСАНДР ЮРІЙОВИЧ, БЄЛЄВ-ЦОВ ІГОР ОЛЕГОВИЧ (73) НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "ХАРКІВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ" (57) Пристрій безперервної двоспрямованої асоці-ативної пам'яті, який створений на основі нейрон-них мереж адаптивної резонансної теорії (APT), складається із сенсорного шару нейронів, проміж-ного шару нейронів, елементи якого зв'язані пара-ми бінарних двоспрямованих зважених зв'язків з усіма елементами шарів спільних вирішальних нейронів двох модулів, до складу першого з яких входять два паралельно працюючі підмодуля, зв'язані один з одним односпрямованими зв'язка-ми, і являють собою модифіковані безперервні нейронні мережі АРТ-2, кожна з яких включає в собі шар інтерфейсних елементів, нейрони якого пов'язані з відповідними їм елементами сенсорно-го шару нейронів модуля парами двоспрямованих зв'язків з безперервними ваговими коефіцієнтами, шар розпізнавальних елементів, нейрони якого зв'язані бінарними односпрямованими зв'язками з відповідними їм розпізнавальними нейронами ін-шого підмодуля нейронної мережі, з кожним з елементів інтерфейсного шару підмодуля парами двоспрямованих зважених зв'язків з безперервни-ми ваговибезперервни-ми коефіцієнтабезперервни-ми й з відповіднибезперервни-ми їм спільними розпізнавальними нейронами модуля безперервної нейронної мережі, парами двоспря-мованих зважених зв'язків з безперервними ваго-вими коефіцієнтами, вирішальний нейрон, що зв'я-заний збудливими й гальмуючими бінарними односпрямованими зв'язками з усіма елементами інтерфейсного й розпізнавального шарів підмоду-ля нейронної мережі й загальним вирішальним нейроном модуля, що, у свою чергу, зв'язаний бі-нарними односпрямованими вихідними зв'язками з усіма елементами загального розпізнавального шару нейронів модуля, а також нормуючий ней-рон, що зв'язаний безперервними односпрямова-ними вихідодноспрямова-ними зв'язками з усіма елементами ін-терфейсного шару нейронів підмодуля безперервної нейронної мережі й безперервними односпрямованими вхідними зв'язками з усіма елементами сенсорного шару нейронів, який від-різняється тим, що до його складу уведений мо-дуль, що являє собою базову архітектуру безпе-рервної нейронної мережі АРТ-2, що, у свою чергу, містить у собі шар сенсорних елементів, нейрони якого зв'язані парами двоспрямованих зв'язків з відповідними їм нейронами інтерфейсного шару, елементи якого зв'язані бінарними односпрямова-ними вхідодноспрямова-ними зв'язками з першим нормалізуючим модулем і відповідними їм нейронами першого обробного шару, елементи якого, у свою чергу, зв'язані бінарними односпрямованими вхідними зв'язками з першим нормалізуючим модулем та бінарними односпрямованими вихідними зв'язками з відповідними їм нейронами другого обробного шару, які, у свою чергу, зв'язані бінарними односп-рямованими вихідними зв'язками з другим норма-лізуючим модулем і відповідними їм нейронами четвертого обробного шару, елементи якого зані бінарними односпрямованими вихідними зв'я-зками з відповідними їм нейронами інтерфейсного та керуючого шарів, а також бінарними односпря-мованими вхідними зв'язками з другим нормалізу-ючим модулем, і парами двоспрямованих зваже-них зв'язків з безперервними ваговими коефіцієнтами з нейронами проміжного шару, при цьому кожний з нейронів керуючого шару зв'яза-ний бінарними односпрямованими вихідними зв'я-зками з керуючим нейроном, що, у свою чергу, зв'язаний бінарними односпрямованими вихідними зв'язками з кожним з нейронів розпізнавального шару, елементи якого зв'язані двоспрямованими зваженими зв'язками з безперервними ваговими коефіцієнтами з кожним з нейронів проміжного шару, відповідні елементи якого зв'язані бінарними односпрямованими вихідними зв'язками з відпові-дними їм нейронами керуючого шару елементів, третім нормалізуючим модулем, а також з відпові-дними їм нейронами третього обробного шару, елементи якого зв'язані бінарними односпрямова-ними вхідодноспрямова-ними зв'язками з третім нормалізуючим модулем, а також бінарними вихідними односпря-мованими зв'язками з відповідними їм нейронами другого обробного шару.Корисна модель належить до обчислювальної техніки, зокрема, до області побудови інтелектуа-льних автоматизованих систем підтримки прийн-яття рішень, а саме до напрямку створення баз знань систем підтримки прийняття рішень. Корисна модель може бути використана при побудові системи підтримки прийняття рішень ма-шиністом такого складного технічного об'єкта, як дизель-поїзд із тяговим асинхронним електропри-водом. Відомий пристрій двоспрямованої асоціативної пам'яті, створеної на основі дискретних нейронних мереж адаптивної резонансної теорії (APT), скла-дається із двох сенсорних шарів нейронів і відріз-няється тим, що в нього введений проміжний шар нейронів, елементи якого зв'язані парами двосп-рямованих зважених зв'язків з відповідними їм елементами розпізнавальних шарів двох однотип-них паралельно працюючих модулів, кожний з яких являє собою дискретну нейронну мережу адапти-вної резонансної теорії, що містить у собі шари інтерфейсних елементів, нейрони яких пов'язані з відповідними їм елементами сенсорних шарів па-рами бінарних двоспрямованих зв'язків, шари роз-пізнавальних елементів, нейрони яких пов'язані з кожним з елементів у відповідних їм інтерфейсних шарах парами двоспрямованих зважених зв'язків з безперервними ваговими коефіцієнтами, виріша-льні нейрони, які зв'язані збудливими й гальмую-чими зв'язками з усіма елементами сенсорних, інтерфейсних і розпізнавальних шарів, і керуючі нейрони, які зв'язані збудливими й гальмуючими зв'язками з усіма елементами сенсорних, інтер-фейсних і розпізнавальних шарів, а також з відпо-відними керуючими нейронами, які, у свою чергу, зв'язані з усіма нейронами в проміжному шарі елементів нейронної мережі [1]. Недоліками відомого пристрою є відсутність можливості запам'ятовування й відновлення зі своєї пам'яті асоціативних зображень, які предста-влені у вигляді векторів з безперервними складо-вими. Відомий пристрій двоспрямованої аналого-дискретної асоціативної пам'яті, створений на ос-нові нейронних мереж адаптивної резонансної теорії, що складається із двох сенсорних шарів нейронів, проміжного шару нейронів, елементи якого зв'язані парами бінарних двоспрямованих зважених зв'язків з усіма елементами спільних вирішальних нейронів одного модуля й з усіма елементами розпізнавального шару іншого моду-ля, що являє собою дискретну нейронну мережу АРТ-1 і містить у собі шар інтерфейсних елемен-тів, нейрони якого пов'язані з відповідними їм еле-ментами сенсорного шару модуля парами двосп-рямованих зважених зв'язків з бінарними ваговими коефіцієнтами, шар розпізнавальних елементів, нейрони якого пов'язані з кожним з елементів в інтерфейсному шарі парами двоспрямованих зва-жених зв'язків з безперервними ваговими коефіці-єнтами, вирішальний нейрон, що зв'язаний збуд-ливими й гальмуючими зв'язками з усіма елемен-тами сенсорного, інтерфейсного й розпізнавально-го шарів і два керуючі нейрони, один із яких зв'я-заний збудливими й гальмуючими зв'язками з усіма елементами сенсорного, інтерфейсного й розпізнавальних шарів, а інший - зв'язаний збуд-ливими й гальмуючими зв'язками з усіма елемен-тами сенсорного й розпізнавального шару нейро-нів, а також з керуючим нейроном усього модуля, що, в свою чергу, зв'язаний вхідними зв'язками з усіма нейронами в проміжному шарі елементів нейронної мережі, і відрізняється тим, що в нього уведені два однотипних паралельно працюючих підмодуля, розпізнавальні нейрони яких пов'язані один з одним бінарними односпрямованими зв'яз-ками, і являють собою модифіковані безперервні нейронні мережі АРТ-2, кожна з яких включає у себе шар інтерфейсних елементів, нейрони якого пов'язані з відповідними їм елементами сенсорно-го шару нейронів модуля парами двоспрямованих зв'язків з безперервними ваговими коефіцієнтами, шар розпізнавальних елементів, нейрони якого зв'язані бінарними односпрямованими зв'язками з відповідними їм розпізнавальними нейронами ін-шого підмодуля нейронної мережі, з кожним з елементів інтерфейсного шару підмодуля парами двоспрямованих зважених зв'язків з безперервни-ми ваговибезперервни-ми коефіцієнтабезперервни-ми й з відповіднибезперервни-ми їм спільними розпізнавальними нейронами модуля безперервної нейронної мережі парами двоспря-мованих зважених зв'язків з безперервними ваго-вими коефіцієнтами, вирішальний нейрон, що зв'я-заний збудливими й гальмуючими бінарними односпрямованими зв'язками з усіма елементами інтерфейсного й розпізнавального шарів підмоду-ля й спільним вирішальним нейроном модупідмоду-ля, що, у свою чергу, зв'язаний бінарними односпрямова-ними вихідодноспрямова-ними зв'язками з усіма елементами спі-льного розпізнаваспі-льного шару нейронів модуля нейронної мережі, а також нормуючий нейрон, що зв'язаний безперервними односпрямованими ви-хідними зв'язками з усіма елементами інтерфейс-ного шару нейронів підмодуля безперервної ней-ронної мережі й безперервними односпрямованими вхідними зв'язками з усіма елементами сенсорного шару нейронів паралель-но працюючого модуля безперервпаралель-ної нейронпаралель-ної мережі [2]. При порівнянні з першим аналогом, двоспря-мована аналого-дискретна асоціативна пам'ять має можливість запам'ятовування в своїй пам'яті зображень, представлених у вигляді векторів з бінарними складовими і ставити їм в асоціацію зображення, представлені у вигляді векторів з безперервними складовими. Однак у розглянутого пристрою відсутня можливість запам'ятовування та відновлення з пам'яті пристрою асоціативних зображень, які представлені тільки у вигляді век-торів з безперервними складовими. Найбільш близьким до заявленого, є пристрій аналогової двоспрямованої асоціативної пам'яті,
створений на основі нейронних мереж адаптивної резонансної теорії, що складається з двох сенсор-них шарів нейронів, проміжного шару нейронів, елементи якого пов'язані парами бінарних двосп-рямованих зважених зв'язків з усіма елементами шару спільних вирішальних нейронів двох модулів, до складу першого з яких входять два паралельно працюючих підмодуля, пов'язаних один з одним односпрямованими зв'язками, і являють собою модифіковану безперервну нейронну мережу АРТ-2, що включає в себе шар інтерфейсних елемен-тів, нейрони якого пов'язані з відповідними їм еле-ментами сенсорного шару нейронів модуля пара-ми двоспрямованих зв'язків з безперервнипара-ми ваговими коефіцієнтами, шар розпізнавальних елементів, нейрони якого пов'язані бінарними од-носпрямованими зв'язками з відповідними їм роз-пізнавальними нейронами іншого підмодуля ней-ронної мережі, з кожним з елементів інтерфейсного шару підмодуля парами двоспря-мованих зважених зв'язків з безперервними ваго-вими коефіцієнтами і з відповідними їм спільними розпізнавальними нейронами модуля безперерв-ної нейронбезперерв-ної мережі парами двоспрямованих зважених зв'язків з безперервними ваговими кое-фіцієнтами, вирішальний нейрон, який пов'язаний збудливими і гальмуючими бінарними односпря-мованими зв'язками з усіма елементами інтер-фейсного і розпізнавального шару підмодуля ней-ронної мережі і спільним вирішальним нейроном модуля, який, у свою чергу, пов'язаний бінарними односпрямованими вихідними зв'язками з усіма елементами спільного розпізнавального шару нейронів модуля, а також нормуючий нейрон, який пов'язаний безперервними односпрямованими вихідними зв'язками з усіма елементами інтер-фейсного шару нейронів підмодуля безперервної нейронної мережі і безперервними односпрямова-ними вхідодноспрямова-ними зв'язками з усіма елементами сен-сорного шару нейронів, і відрізняється тим, що в нього введені два однотипних паралельно працю-ючих підмодуля, пов'язаних один з одним бінар-ними односпрямовабінар-ними зв'язками, і являють со-бою модифіковані безперервні нейронні мережі АРТ-2, кожна з яких включає в себе шар інтерфей-сних елементів, нейрони якого пов'язані з відпові-дними їм елементами сенсорного шару нейронів модуля парами двоспрямованих зв'язків з безпе-рервними ваговими коефіцієнтами, шар розпізна-вальних елементів, нейрони якого пов'язані бінар-ними односпрямовабінар-ними зв'язками з відповідбінар-ними їм розпізнавальними нейронами іншого підмодуля нейронної мережі, з кожним з елементів інтерфей-сного шару підмодуля парами двоспрямованих зважених зв'язків з безперервними ваговими кое-фіцієнтами і з відповідними їм спільними розпізна-вальними нейронами модуля безперервної ней-ронної мережі парами двоспрямованих зважених зв'язків з безперервними ваговими коефіцієнтами, вирішальний нейрон, який пов'язаний збудливими і гальмуючими бінарними односпрямованими зв'я-зками з усіма елементами інтерфейсного і розпі-знавального шару підмодуля і спільним вирішаль-ним нейроном модуля, який, у свою чергу, пов'язаний бінарними односпрямованими вихід-ними зв'язками з усіма елементами загального розпізнавального шару нейронів модуля нейронної мережі, а також нормуючий нейрон, який пов'яза-ний безперервними односпрямованими вихідними зв'язками з усіма елементами інтерфейсного шару нейронів підмодуля безперервної нейронної ме-режі і безперервними односпрямованими вхідними зв'язкам і з усіма елементами сенсорного шару нейронів паралельно працюючого модуля безпе-рервної нейронної мережі [3]. При порівнянні з розглянутими аналогами, пристрій-прототип дозволяє запам'ятовувати і від-новлювати зі своєї пам'яті асоціативні зображення, які представлені тільки у вигляді векторів з безпе-рервними складовими. Однак розглянутий пристрій-прототип не до-зволяє зберігати в своїй пам'яті класи процесів, інваріантних до амплітуди вхідних сигналів (зо-бражень). Таким чином, недоліком пристрою-прототипу є те, що він не дозволяє відносити до одного класу сигнали (процеси), однакові за формою, але різні за амплітудою. Задача корисної моделі - розробка пристрою безперервної двоспрямованої асоціативної пам'я-ті, що володіє можливістю запам'ятовування і від-новлення зі своєї пам'яті асоціативних процесів (сигналів), які інваріантні до амплітуди вхідних векторів. Задача вирішується завдяки тому, що пристрій двоспрямованої асоціативної пам'яті змінюється шляхом введення в його структуру модуля, що являє собою базову архітектуру безперервної нейронної мережі АРТ-2, що, у свою чергу, містить у собі шар сенсорних елементів, нейрони якого зв'язані парами двоспрямованих зв'язків з відпові-дними їм нейронами інтерфейсного шару, елемен-ти якого зв'язані бінарними односпрямованими вихідними зв'язками з першим нормалізуючим мо-дулем і відповідними їм нейронами першого обро-бного шару, елементи якого, у свою чергу, зв'язані бінарними односпрямованими вхідними зв'язками з першим нормалізуючим модулем та бінарними односпрямованими вихідними зв'язками з відпові-дними їм нейронами другого обробного шару, які, у свою чергу, зв'язані бінарними односпрямовани-ми вихідниодноспрямовани-ми зв'язкаодноспрямовани-ми з другим нормалізуючим модулем і відповідними їм нейронами четвертого обробного шару, елементи якого зв'язані бінарни-ми односпрямованибінарни-ми вихіднибінарни-ми зв'язкабінарни-ми з від-повідними їм нейронами інтерфейсного та керую-чого шарів, а також бінарними односпрямованими вхідними зв'язками з другим нормалізуючим моду-лем, і парами двоспрямованих зважених зв'язків з безперервними ваговими коефіцієнтами з нами проміжного шару, при цьому кожний з нейро-нів керуючого шару зв'язаний бінарними односп-рямованими вихідними зв'язками з керуючим нейроном, що, у свою чергу, зв'язаний бінарними односпрямованими вихідними зв'язками з кожним з нейронів розпізнавального шару, елементи якого зв'язані двоспрямованими зваженими зв'язками з безперервними ваговими коефіцієнтами з кожним з нейронів проміжного шару, відповідні елементи якого зв'язані бінарними односпрямованими
вихід-ними зв'язками з відповідвихід-ними їм нейронами керу-ючого шару елементів, третім нормалізуючим мо-дулем, а також з відповідними їм нейронами тре-тього обробного шару, елементи якого зв'язані бінарними односпрямованими вхідними зв'язками з третім нормалізуючим модулем, а також бінар-ними вихідбінар-ними односпрямовабінар-ними зв'язками з відповідними їм нейронами другого обробного шару. Корисна модель ілюструється кресленням, на якому наведена схема пристрою безперервної двоспрямованої асоціативної пам'яті, розробленої на основі нейронних мереж АРТ-2Д та АРТ-2. Корисна модель складається із двох парале-льно працюючих модулів M1,M2. Модуль M являє 1 собою безперервну нейронну мережу АРТ-2Д, а модуль M - базову архітектуру безперервної 2 нейронної мережі АРТ-2. До складу модулів M і 1 2 M входять сенсорні шари елементів, відповідно 1 i S і S , l2
i1,,n;l1,,k
, які приймають пари асоціативних вхідних зображень
2
q 1 q 2 2 1 2 2 1 1 1,S ,S ,S , ,S ,S S . Елементи сенсорних S- шарів модулів M і 1 M передають вхідні зобра-2 ження інтерфейсним нейронам 2 i 1 i,Z Z і Z , 3l
i1,,n;l1,,k
, відповідно підмодулів M11,M12 і модуля M нейронної мережі. Поряд із встанов-2 ленням значень нейронів інтерфейсних Z - шарів підмодулів M11,M12 і модуля M іде також активі-2 зація вирішальних R і 1 R нейронів модулів 2 1 M і 2 M нейронної мережі. У підмодулях M і 11 M12 нейронної мережі елементи інтерфейсних шарів 2 i 1 i,Z Z ,
i1,,n
пов'язані з елементами розпізнавальних шарів 2 j 1 j,Y Y ,
j1,,m
. З'єднання між елементами інтерфейсних і розпізнавальних шарів здійснюєть-ся зваженими зв'язками з ваговими 2 ji 2 ij 1 ji 1 ij,t ,b ,t b ,
i1,,n;j1,,m
коефіцієнтами, відповідно для 12 11,M M підмодулів нейронної мережі. У підмоду-лях M11,M12 і модулі M шари 2 Y1j,Yj2 і Y , g3
j1,,m;g1,,m
є шарами нейронів, які зма-гаються, у яких кожний елемент може перебувати в одному із трьох станів: активному, неактивному, загальмованому. У результаті розпізнавання вхід-них зображень у кожному модулі нейронної мережі залишається активним тільки один нейрон розпі-знавального шару 2 J 1 J,Y Y і Y у відповідних ним G3 шарах 2 j 1 j,Y Y і Y , g3
j1,,m;g1,,m
підмоду-лів M11,M12 і модуля M нейронної мережі. За 2 допомогою вирішальних нейронів 1 2 1 1,R R визнача-ються відповідні параметри подібності 2 1 1 1,p p , від-повідно для підмодулів M11,M12, а за допомогою нейронів R і 1 R визначаються відповідні загальні 2 параметри подібності 1 p й p модулів 2 M і 1 M 2 нейронної мережі. Модуль M нейронної мережі містить у собі 2 три поля нейронів: поле вхідних обробних нейро-нів, що складається із шести шарів елементів 2 l l l l l 3 l,O,A,B,C,X Z ,
l1,,k
і нормалізуючих мо-дулів G1,G2,G3, поле розпізнавальних нейронів 3 g Y ,
g1,,m
і поле керуючих нейронів, до яких належать елементи R і 2 R , 2l
l1,,k
нейронної мережі. Нейрони 3 l Z ,
l1,,k
модуля M ней-2 ронної мережі сприймають вхідні сигнали нейронів 2 l S ,
l1,,k
, рівні відповідним сигналам пропо-нованих зображень і підсумовують їх з вихідними сигналами нейронів O , l
l1,,k
. Вихідні сигнали нейронів 3 l Z ,
l1,,k
надходять на входи еле-ментів A , l
l1,,k
і нормалізуючого модуля G , l що обчислює норму 2 3 k Z . вих 2 3 l Z . вих 3 U U Z вектора вихідних сигналів шару 3 l Z ,
l1,,k
. Вхідні сигнали нейронів A , l
l1,,k
модуля M 2 визначаються за співвідношенням: k , , 1 l , Z e U U 3 3 l Z . вих l А . вх , де e - позитивна константа, що запобігає ді-ленню на нуль у випадках, коли Z3 0. При цьо-му функція активації нейронів 3 l Z і C , l
l1,,k
модуля M нейронної мережі, задається співвід-2 ношенням: , U якщо , 0 , U якщо U U 3 l Z . вх 3 l Z . вх , 3 l Z . вх 3 l Z . вих де - параметр, що визначає поріг для за-глушення шумових сигналів. Якщо величина вхід-ного сигналу 3 l Z . вх U менше граничного значення , то він розглядається як шум і заглушується 0 U і 0 U 3 l Z . вих 3 l Z . вх . Аналогічним чином визначається функція ак-тивації для нейронів C , l
l1,,k
модуля M 2 нейронної мережі. Вихідні сигнали нейронів B , l
l1,,k
моду-ля M нейронної мережі визначаються виразом: 2 l C . вих l A . вих l B . вих U b U U ,
l1,,k
, де b - пози-тивна константа; l C . вих U ,
l1,,k
- вихіднісиг-нали нейронів C , l
l1,,k
модуля M . Нейрони 2 l O ,
l1,,k
модуля M , використовуючи відпо-2 відно вихідні сигнали нейронів B , l
l1,,k
і но-рмалізуючого модуля G , що обчислює норму B 2 вектора вихідних сигналів шару B , l
l1,,k
мо-дуля M нейронної мережі, визначають свої вихі-2 дні сигнали по співвідношенню: k , , 1 l , B e U U вих.Bl l O . вих . Якщо нейрон-переможець 3 G Y в Y - шарі мо-3 дуля M ще не визначений, то вихідні сигнали 2 нейронів O , l
l1,,k
однозначно визначають вихідні сигнали нейронів 2 l X і C , l
l1,,k
моду-ля M нейронної мережі: 2 k , , 1 l , X e U U ; U U 2 2 l X . вих l С . вих l O . вих 2 l X . вих , де X2 - норма вектора вихідних сигналів нейронів шару X . 2 Сталий стан обробних нейронів у полі вхідних обробних нейронів модуля M при початкових 2 нульових вихідних сигналах нейронів 2 l l,X O і C , l
l1,,k
досягається після двох модифікацій вихідних сигналів нейронів цього поля. Після дося-гнення рівноваги в даному полі нейрони 2 l X ,
l1,,k
посилають свої вихідні сигнали на входи нейронів 3 g Y ,
g1,,m
: m , , 1 g , U V U k 1 l 2 l X . вих 1 lg 3 g Y . вх
, де 1 lg V ,
l1,,k;g1,,m
- ваги зв'язків від нейронів 2 l X ,
l1,,k
до нейронів 3 g Y ,
g1,,m
. Серед розпізнавальних нейронів 3 g Y ,
g1,,m
модуля M визначається нейрон-2 переможець 3 G Y , що має найбільший вихідний сигнал: 3 g Y . вих 3 G Y . вих U U ,
g1,,m
. Під час ви-значення нейрона-переможця 3 G Y вихідні сигнали всіх нейронів поля вхідних обробних нейронів за-лишаються незмінними доти, поки сигнал з виходу нейрона-переможця не надійде на входи нейронів 2 l X ,
l1,,k
. Після цього вихідними сигналами від нейронів 2 l X і O , l
l1,,k
визначаються значення вихідних сигналів нейронів 2 l R ,
l1,,k
модуля M нейронної мережі: 2 k , , 1 l , B e U Uвих.Ol вих.Bl ; k , , 1 l , U V U U 3 G Y . вих 2 Gl l O . вих 2 l X . вих ; k , , 1 l , X x O e U x U U 2 l 2 l X . вих l l O . вих 2 l R . вих , де x - ваги зв'язків від нейронів l X , 2l
l1,,k
до нейронів R , l2
l1,,k
модуля M 2 нейронної мережі. Одержавши вихідні сигнали нейронів 2 l R ,
l1,,k
модуля M , елемент 2 R 2 розраховує норму вектора вихідних сигналів 2 l R ,
l1,,k
: 2 l 2 l X . вих l l O . вих 2 X x O e U x U R , і порівнює її з параметром подібності p між 2 вхідним зображенням і зображенням, що зберіга-ється у вагах зв'язків нейрона-переможця 3 G Y мо-дуля M нейронної мережі. Якщо 2 R2 p2, то нейрон 3 G Y загальмовується 1 U 3 G Y . вих й на-далі не приймає участі в змаганнях при пред'яв-ленні поточного зображення. Якщо R2 p2, то відбувається навчання ваг зв'язків нейрона-переможця 3 G Y . Двоспрямована асоціативна пам'ять, побудо-вана на нейронних мережах АРТ-2Д і АРТ-2, оріє-нтована на роботу з безперервними вхідними зо-браженнями, тому всі ваги зв'язків нейронів модулів M і 1 M є безперервними. 2 Архітектуру нейронної мережі, крім двох моду-лів на основі нейронних мереж АРТ-2Д і АРТ-2, визначає шар проміжних нейронів P , d
d1,,m
, що зв'язує модулі M й 1 M . На етапі навчання 2 модулі M й 1 M нейронної мережі будуть запам'я-2 товувати пари асоціативних зображень. При цьому поряд із установленням значень ваг зв'язків усе-редині кожного з модулів, будуть встановлюватися й матриці вагових коефіцієнтів проміжного шару нейронів P , d
d1,,m
, що зв'язує два модулі нейронної мережі. На основі цих вагових коефіціє-нтів буде здійснюватись асоціативний зв'язок між запам'ятованими зображеннями двох модулів. Процес навчання нейронної мережі вважається закінченим, коли по закінченню чергової епохи навчання відсутні зміни вагових коефіцієнтів: 1 lg 2 ij 1 ij,,b ,V b і t1ji,t2ji,Vgl2,
i1,,n;j1,,m;l1,,k;g1,,m
, відповідно ваг зв'язків від елементів інтерфейсного шару доелементів розпізнавального шару і ваг зв'язків від елементів розпізнавального шару до елементів інтерфейсного шару, підмодулів M11,M12 і модуля 2 M нейронної мережі. Матриці ваг зв'язків між елементами розпізна-вальних шарів модулів M і 1 M нейронної мережі 2 й елементами проміжного P , d