Jaringan Brain-State-in-a-Box
Jaringan saraf Brain-State-in-a-Box (BSB) adalah jaringan saraf nonlinear auto-asosiatif dan dapat diperluas ke hetero-asosiasi dengan dua atau lebih lapisan. Ini juga mirip dengan jaringan Hopfield. Ini diusulkan oleh JA Anderson, JW Silverstein, SA Ritz dan RS Jones pada tahun 1977.
Beberapa hal penting yang perlu diingat tentang BSB Network -
Ini adalah jaringan yang sepenuhnya terhubung dengan jumlah node maksimum tergantung pada dimensinya n dari ruang input.
Semua neuron diperbarui secara bersamaan.
Neuron mengambil nilai antara -1 hingga +1.
Formulasi Matematika
Fungsi node yang digunakan dalam jaringan BSB adalah fungsi ramp, yang dapat didefinisikan sebagai berikut -
$$ f (bersih) \: = \: min (1, \: max (-1, \: net)) $$
Fungsi ramp ini dibatasi dan kontinu.
Seperti yang kita ketahui bahwa setiap node akan mengubah statusnya, itu dapat dilakukan dengan bantuan relasi matematis berikut -
$$ x_ {t} (t \: + \: 1) \: = \: f \ left (\ begin {array} {c} \ displaystyle \ sum \ limit_ {j = 1} ^ n w_ {i, j } x_ {j} (t) \ end {larik} \ kanan) $$
Sini, xi(t) adalah negara bagian ith simpul pada waktu t.
Bobot dari ith node ke jth node dapat diukur dengan relasi berikut -
$$ w_ {ij} \: = \: \ frac {1} {P} \ displaystyle \ sum \ limit_ {p = 1} ^ P (v_ {p, i} \: v_ {p, j}) $$
Sini, P adalah jumlah pola pelatihan, yang bipolar.