Динамические сети

Следующий класс нейронных сетей, который мы рассмотрим, — динамические, или рекуррентные, сети. Они построены из динамических нейронов, чье поведение описывается дифференциальными или разностными уравнениями, как правило, — первого порядка. Сеть организована так, что каждый нейрон получает входную информацию от других нейронов (возможно, и от себя самого) и из окружающей среды. Этот тип сетей имеет важное значение, так как с их помощью можно моделировать нелинейные динамические системы. Это — весьма общая модель, которую потенциально можно использовать в самых разных приложениях, например: ассоциативная память, нелинейная обработка сигналов, моделирование конечных автоматов, идентификация систем, задачи управления.

Слава Україні!

Адмін сайту, який є громадянином України та безвиїзно перебуває в Україні на протязі всього часу повномасштабної російської агресії, зичить щастя та мирного неба всім українським хлопцям та дівчатам! Також він рекомендує українським трейдерам кращих біржових та бінарних брокерів, що мають приємні торгові умови та не співпрацюють з російською федерацією. А саме:

Exness – для доступу до валютного ринку;

RoboForex – для роботи з CFD-контрактами на акції;

Deriv – для опціонної торгівлі.

Ну, і звичайно ж, заборонену в росії компанію Альпарі, через яку Ви маєте можливість долучитися як до валютного ринку, так і до торгівлі акціями та бінарними опціонами (Fix-Contracts). Крім того, Альпарі ще цікава своїми інвестиційними можливостями. Дивіться, наприклад:

рейтинг ПАММ-рахунків;

рейтинг ПАММ-портфелів.

Все буде Україна!

Нейронные сети с временной задержкой

Перед тем, как описать собственно динамические сети, рассмотрим, как сеть с прямой связью используется для обработки временных рядов. Метол состоит в том, чтобы разбить временной ряд на несколько отрезков и получить таким образом статический образец для подачи на вход многослойной сети с прямой связью. Это осуществляется с помощью так называемой разветвленной линии задержки, см. рис. 1.6.

Архитектура такой нейронной сети с временной задержкой позволяет моделировать любую конечную временную зависимость вида

Поскольку рекуррентные связи отсутствуют, такая сеть может быть обучена при помощи стандартного алгоритма обратного распространения ошибки или какого-то из его многочисленных вариантов. Сети такой конструкции успешно применялись в задачах распознавания речи, предсказания нелинейных временных рядов и нахождения закономерностей в хаосе.

Сети Хопфилда

С помощью рекуррентных сетей Хопфилда можно обрабатывать Неупорядоченные (рукописные буквы), упорядоченные по времени (временные ряды) или пространстве (графики, грамматики) образцы. Рекуррентная нейронная сеть простейшего вида была введена Хопфиллом;она построена из N нейронов, связанных каждый с каждым, причем все нейроны являются выходными.

Сети такой конструкции используются, главным образом, в качестве ассоциативной памяти, а также в задачах нелинейной фильтрации данных и грамматического вывода.

Содержание

Далее

Кроме этого, недавно они были применены для предсказания и для распознавания закономерностей в поведении цен акций.