Bimodal
Bimodal è una RNA supervisionata che codifica il vettore di input in uno complesso strato di nodi nascosti; ciascun nodo nascosto è costituito da 2 sub-nodi, ciascuno con le proprie connessioni fan-in: il primo sottonodo funziona secondo la tecnica di discesa del gradiente, mentre il secondo funziona come algoritmo di quantizzazione vettoriale (una forma sfumata dell’algoritmo Winner Takes All ). Gli output dei due nodi sono fusi in un unico valore di output secondo uno specifico algoritmo.
Bimodal segue una nuova legge di apprendimento.
Bimodal mostra una straordinaria capacità di convergenza su problemi complessi. Inoltre, la Bimodal fornisce un buon esempio di come la tecnica del gradiente (che permette di modellare la iper-superficie della funzione da iperpiani), e la tecnica di quantizzazione vettoriale (che utilizza funzioni radiali per modellare la funzione ), possono fondersi in un singolo algoritmo, con evidenti vantaggi tecnici e maggiore plausibilità biologica.
References
Word Document [Still unpublished].