НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ГРОССБЕРГА | 🧠⚙️
Нейронная сеть Гроссберга, ключевая часть архитектуры встречного распространения. Разработка Стивена Гроссберга в 1970–80-х годах, Бостонский университет.
Вместе с сетью Кохонена она образует систему с 2 слоями: слой Кохонена самоорганизуется и классифицирует входные данные без учителя, выделяя нейрон с максимальной активацией. Слой Гроссберга, обучаемый с учителем, корректирует веса, связанные только с этим нейроном для точного распознавания. Выход нейрона Гроссберга - взвешенная сумма выходов слоя Кохонена; упрощает вычисления. Обучение слоя Кохонена идёт через нормализацию входных векторов и подстройку весов, а слой Гроссберга обновляет веса пропорционально разнице между текущим и желаемым выходом. Такая архитектура эффективно классифицирует и распознает образы путем самообучения и контролируемого обучения. Архитектура имеет входной, скрытый и выходной слои, что универсально для приложений от распознавания образов до адаптивной обработки сигналов. #вмиреит #технологии
