Структура сети Вольтерри

Сеть Вольтерри

Сеть Вольтерри относится к сетям со специализированной структурой. Это динамическая сеть для нелинейной обработки последовательности сигналов, задержанных относительно друг друга. Возбуждением для сети в момент служит вектор , где - количество единичных задержек, а означает длину вектора. В соответствии с определением ряда Вольтерри выходной сигнал генерируется по формуле:

(7.1)

где обозначает входной сигнал, а веса , называемые ядрами Вольтерри, соответствуют реакциям высших порядков. Порядок полинома Вольтерри также называется степенью ряда Вольтерри.

Нелинейная функциональная зависимость Вольтерри является полиномиальным обобщением описания линейного фильтра FIR. Порядок этого полинома K называется степенью ряда Вольтерри. Пусть целевая функция для одного обучающего вектора выражается формулой:

(7.2)

В этом случае можно минимизировать значение целевой функции градиентными методами, которые сводятся к решению системы дифференциальных уравнений вида:

(7.3)

Для упрощения структуры сети представленное разложение Вольтерри можно записать в следующей форме:

, (7.4)

где используются обозначения и т.д. Каждое слагаемое в квадратных скобках представляет собой линейный фильтр первого порядка, в котором соответствующие веса представляют импульсную реакцию другого линейного фильтра следующего уровня. Количество уровней, на которых создаются фильтры, равно порядку . На рисунке 7.1 показано распространение сигналов по сети Вольтерри, реализующей зависимость (7.4) при ограничении .

Рисунок 7.1 – Граф сети Вольтерри

Система представляет собой структуру типичной многослойной однонаправленной динамической нейронной сети. Это сеть с полиномиальной нелинейностью. Подбор весов производится последовательно слой за слоем, причём эти процессы независимы друг от друга, и, увеличение числа весов в слое и числа самих слоёв в незначительной степени сказывается на обусловленности задачи. Это даёт возможность существенно увеличить длину и порядок системы при её практической реализации. Обучение нейронной сети Вольтерри лучше всего приводить с использованием технологии сопряжённых графов.

Для сети, представленной на рисунке 7.1, сопряжённый граф строится без особого труда (рисунок 7.2).

Рисунок 7.2 – Сопряженный граф сети Вольтерри

В соответствии с обозначениями, принятыми на рисунках, возбуждением сопряженного графа служит разностный сигнал , где обозначает ожидаемое, а - фактическое значение в выходном узле системы в момент . Формулы для определения конкретных компонентов вектора градиента имеют вид:

(7.5)

В приведенных формулах сигналы, обозначенные символом ^, соответствуют сопряженному, а остальные – исходному графу системы. После определения конкретных компонентов градиента обучение сети с применением оптимизационного метода наискорейшего спуска может быть сведено к решению дифференциальных уравнений:

(7.6)

где - коэффициент обучения.

Важным достоинством метода сопряженных графов считается простота учета равных значений весов в различных ветвях сети. Симметрия ядер Вольтерри приводит к равенству весов для всех перестановок индексов . Для двухиндексных весов это означает, что . Подобные соотношения можно написать и для трёхиндексных и четырёхиндексных и так далее весов. Анализ обозначений весов сети, изображённой на рисунке 7.1, позволяет найти веса, которые имеют одни и те же значения.

С учетом симметрии ядер Вольтерри выражения, описывающие компоненты градиента относительно весов , могут быть определенным образом модифицированы:

(7.7).