Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



Формальный нейрон




Читайте также:
  1. FAQ ПО НЕЙРОННОЙ МОДЕРНИЗАЦИИ
  2. А) Избирательные ингибиторы нейронального захвата серотонина
  3. Биологические нейронные сети
  4. Виды нейронов
  5. ИМПРИНТИНГ И ЕГО НЕЙРОННЫЕ МЕХАНИЗМЫ
  6. Искусственные нейронные сети
  7. Классификация нейронов
  8. Кора больших полушарий. Нейронная организация, возрастные особенности коры. Гранулярный и агранулярный тип коры.
  9. Матрица Ансоффа - формальный метод построения стратегий
  10. Межнейронные синапсы

Искусственные нейронные сети появились в результате применения математического аппарата к исследованию функционирования нервной системы [16]. Полученные при этом результаты успешно применяются при решении проблем распознавания образов, моделирования, прогнозирования, оптимизации и управления [16, 36].

Основной структурной и функциональной частью нейронной сети является формальный нейрон (formal neuron), представленный на рис. 6.1, где – компоненты вектора входных сигналов, – значения весов входных сигналов нейрона, а – выходной сигнал нейрона.

Формальный нейрон состоит из элементов 3 типов: умножителей (синапсов), сумматора и преобразователя. Синапс характеризует силу (вес) связи между двумя нейронами. Сумматор выполняет сложение входных сигналов, предварительно помноженных на соответствующие веса. Преобразователь реализует функцию одного аргумента – выхода сумматора. Эта функция называется функцией активации или передаточной функцией нейрона. Исходя из данного описания, математическая модель нейрона может быть представлена следующим образом:

 

 

Рис. 6.1. Формальный нейрон (по [37])

 

Примеры некоторых активационных функций представлены в табл. 6.1 и на рис. 6.2.

 

Табл. 6.1. Функции активации нейронов

Название Формула Область значений
Пороговая (0, 1)
Линейная (– ∞, + ∞)
Лог-сигмоидная (0, 1)
Гиперболический тангенс (–1, 1)

 

Описанный вычислительный элемент можно считать упрощенной математической моделью биологических нейронов. Чтобы подчеркнуть различие биологических и искусственных нейронов, вторые иногда называют нейроподобными элементамиили формальными нейронами[1].


Дата добавления: 2014-12-23; просмотров: 18; Нарушение авторских прав







lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2021 год. (0.014 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты