Сеть Brain-State-in-a-Box
Нейронная сеть Brain-State-in-a-Box (BSB) - это нелинейная автоассоциативная нейронная сеть, которая может быть расширена до гетероассоциации с двумя или более слоями. Он также похож на сеть Хопфилда. Он был предложен Дж. А. Андерсоном, Дж. У. Сильверстайном, С. А. Ритцем и Р. С. Джонсом в 1977 году.
Некоторые важные моменты, которые следует помнить о сети BSB -
Это полностью связанная сеть с максимальным количеством узлов в зависимости от размерности. n входного пространства.
Все нейроны обновляются одновременно.
Нейроны принимают значения от -1 до +1.
Математические формулировки
Функция узла, используемая в сети BSB, представляет собой функцию линейного изменения, которую можно определить следующим образом:
$$ f (чистая) \: = \: min (1, \: max (-1, \: net)) $$
Эта функция линейного изменения ограничена и непрерывна.
Поскольку мы знаем, что каждый узел изменит свое состояние, это можно сделать с помощью следующего математического соотношения:
$$ x_ {t} (t \: + \: 1) \: = \: f \ left (\ begin {array} {c} \ displaystyle \ sum \ limits_ {j = 1} ^ n w_ {i, j } x_ {j} (t) \ end {array} \ right) $$
Вот, xi(t) состояние ith узел во время t.
Вес от ith узел к jth узел можно измерить следующим соотношением -
$$ w_ {ij} \: = \: \ frac {1} {P} \ displaystyle \ sum \ limits_ {p = 1} ^ P (v_ {p, i} \: v_ {p, j}) $$
Вот, P - количество биполярных тренировочных паттернов.