ART 1 Ama Verilen rntleri nceden belirlenmi benzerlik

ART -1 Amaç: Verilen örüntüleri önceden belirlenmiş benzerlik kıstasına göre öbekleme, gerekirse yeni öbekler oluşturma Verilenler: n boyutlu p tane vektör benzerlik kıstası “uyanıklık” katsayısı Ağ Yapısı: yukarıdan aşağı bağlantılar aşağıdan yukarı bağlantılar ilk ağırlıklar http: //en. wikipedia. org/wiki/File: ART. png

Öğrenme Kuralı: için kazananı belirle F 1 katmanındaki gösterim ile veri ‘nin benzerliğinin ölçüsüne “uyanıklık” değerine göre karar veriliyor. ise kazanan aşağıdan yukarıya ağırlık Ağırlıkların Güncellenmesi: güncelleniyor Kazananı belirlemek için hangi ağırlık kullanılıyor? Hangi ağırlık güncelleniyor? Kazanan uyanıklık koşulunu sağlamıyorsa ne olacak? F 2 katmanına yeni örüntü yerleştirilecek İlgili aşağıdan yukarı ağırlıklar, ilk ağırlık güncellenmesinde gibi belirlenecek, yukarıdan aşağı ağırlıklar yeni örüntünün değerleri olarak alınacak

Örnek : Adım 1: Birinci örüntü için m=1, n=7 Başkası olmadığı için kazanan Güncellenmeyi hakediyor mu? Uyanıklık katsayısına bakılacak

Ağırlıklar güncellenecek

Adım 2: İkinci örüntü için m=1, n=7 Başkası olmadığı için kazanan ancak uyanıklık katsayısına bakmak da gerekiyor Yeni bir nöron oluşturmak gerek

Adım 3: Üçüncü örüntü için m=2, n=7

Ağırlıklar güncellenecek Dikkat !!!! Değişiklik oldu mu?

Adım 4: Dördüncü örüntü için m=2, n=7 Ağırlıklar güncellenecek

Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri Yinelemeli Ağlar (recurrent networks) İleri yol Geri besleme http: //www. willamette. edu/~gorr/classes/cs 449/rnn 1. html

Dinamik Sistem Önce lineer dinamik sistemler hakkında bildiklerimizi hatırlayalım. . . durum değişkeni ilk koşul çıkış değişkeni giriş değişkeni Bu değişkenlere ilişkin başka neyi belirtmemiz gerek. . . . Bu sistemin çözűmű. . .

Bir özel hal: Otonom sistem Çözümü bir daha yazarsak özvektörler özdeğerler Çözüm, özvektörler ve özdeğerler ile nasıl değişir. . . . . . .

Özvektörleri aynı özdeğerleri farklı iki sistem

Hangisi daha hızlı sıfıra yaklaşıyor ? A 1 sistemi A 2 sistemi

Özdeğerleri aynı özvektörleri farklı iki sistem

B 1 sistemi B 2 sistemi

Bu durumda lineer sistemin çözümleri neler olabilir? Tüm bu durum portrelerinde ortak bir şey var, ne? S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation” 2 nd Edition, Prentice Hall, 1999, New Jersey.