О свойствах циклов в модульных нейронных сетях

Abstract

Модульные нейронные сети широко применяются при решении прикладных задач благодаря своей гибкости и большим потенциальным возможностям. В связи с этим все большее значение приобретают вопросы разработки средств моделирования модульных нейронных сетей. Особый интерес представляют сети с циклами. Однако для сетей, содержащих циклы, необходимо иметь средства формального анализа, позволяющие определять последовательность работы модулей в сети. Данная статья посвящена изучению свойств циклов в модульных сетях, представленных в виде направленных графов.Модульні нейронні мережі широко використовуються при вирішенні прикладних завдань завдяки своїй гнучкості і великим потенційним можливостям. У зв’язку з цим великого значення набувають питання створення засобів моделювання модульних нейронних мереж. Особливий інтерес становлять мережі з циклами. Однак для мереж, які мають цикли, необхідно мати засоби формального аналізу, що дозволили б визначати послідовність роботи модулів у мережі. Ця стаття присвячена вивченню властивостей циклів у модульних мережах, які представлені у вигляді направлених графів.Modular neural networks are widely used to solve applied problems because of their flexibility and huge potential abilities. As a result, development of modeling aids for modular neural networks become very important. Networks that contain cycles are of particular interest. But for the networks with cycles there is the necessity to have tools for formal analysis, which allow to define the sequence of run of modules in the networks. The article is devoted to theoretical investigations of features of cycles in modular networks that are represented with directed graphs.