Нейронная сеть Ворда — искусственная нейронная сеть , топология которой характеризуется тем, что внутренние (скрытые) слои нейронов разбиты на блоки.

Топология нейронной сети

Легенда:

1. Нейроны входного слоя
2. Нейроны блока скрытого слоя
3. Нейроны выходного слоя

Нейронные сети Ворда различаются количеством блоков скрытого слоя и наличием или отсутствием обходных соединений.

Общая характеристика

Разбиение скрытых слоев на блоки позволяет использовать различные передаточные функции для различных блоков скрытого слоя. Таким образом, одни и те же сигналы, полученные от входного слоя, взвешиваются и обрабатываются параллельно с использованием нескольких способов, а полученный результат затем обрабатывается нейронами выходного слоя. Применение различных методов обработки для одного и того же набора данных позволяет сказать, что нейронная сеть анализирует данные с различных аспектов. Практика показывает, что сеть выдаёт очень хорошие результаты при решении задач прогнозирования и распознавания образов . Для нейронов входного слоя, как правило, устанавливается линейная функция активации . Функция активации для нейронов из блоков скрытого и выходного слоя определяется экспериментально. ^{[ источник не указан 1702 дня ]}

Алгоритм обучения

Для обучения Нейронной сети Ворда можно применять метод обратного распространения ошибки .

См. также

• Искусственная нейронная сеть
• Метод обратного распространения ошибки