Топология нейронных сетей.

Нейронные сети, с точки зрения топологического раздела, можно разделить на 3 типа:

1.Полносвязанные сети.

Искусственная нейронная сеть, каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам и себе. Все входные сигналы передаются всем нейронам. В качестве выходных сигналов сети могут быть все или несколько выходных нейронов, после определенного количества тактов функционирования сети.

2. Многослойные сети (слоистые).

Состоят из нейронов объеденных в сети, в слое содержится совокупность нейронов с едиными выходными сигналами. При этом количество слоев и число нейронов в каждом слое может быть произвольным, и оно не связанно заранее с количеством нейронов в других слоях. Однако оно ограничено ресурсами ПК или специализированной микросхемы, на которых обычно реализуется нейронная сеть.

Если сеть состоит из Q слоев, то они нумеруются с лева направо. Внешние входные сигналы накладываются на входы первого слоя, при этом входной слой часто нумеруется как нулевой слой и суммирование, и преобразование сигналов здесь не производится.

Выходами сети являются выходные сигналы последнего слоя, кроме входного и выходного слоев в многослойной нейронной сети существует один или несколько промежуточных слоев, называемых скрытыми слоями.

Нейронная сеть со скрытыми слоями позволяет выделять глобальные связи данных за счет наличия дополнительных синоптических связей и повышения уровня взаимодействия нейронов.

3.Слабосвзяные сети.