Формальный нейрон

Cтраница 1

Формальные нейроны могут объединяться в сети различным образом. [1]

Формальные нейроны были введены в науку з знаменитой работе Мак-Каллока и Питтса в 194 - 3 г Эти американские ученые вели исследования в области теориж автоматов н з области биологии. Напри мер они участвовали в работе в которой впервые были открыты детекторы в сетчатке лягушки. [2]

Формальный нейрон Мак-Каллока ( для краткости - нейрон) является моделью, отражающей деятельность нервной клетки живых организмов. [3]

Формальным нейроном называется элементарный процессор, используемый вуз-лох нейронной сети. [4]

Структурная схема формального нейрона. [5]

Из формул формального нейрона и его схемы видно, что конструкция формального нейрона и принцип его действия введены аксиоматически ( искусственно) без достаточных оснований с точки зрения физиологии возбудимых тканей и только по принципу похожести на внешние проявления ( по результатам электрических измерений) функционирования естественного ( физиологического) нейрона. В идеологию данной модели органически заложена неоднородность обрабатываемых данных и обрабатывающих средств. [6]

Этта черта формальных нейронов роднит их е эдектршшзвшн вычислительными машинами. [7]

Используется в классическом формальном нейроне. Развита полная теория [ Мкртчян71 ], позволяющая синтезировать произвольные логические схемы на основе ФН с такой нелинейностью. Функция вычисляется двумя-тремя машинными инструкциями, поэтому нейроны с такой нелинейностью требуют малых вычислительных затрат. [8]

Итак, модель формального нейрона не является биоподобной и скорее похожа на математическую абстракцию, чем на живой нейрон. Тем удивительнее оказывается многообразие задач, решаемых с помощью таких нейронов и универсальность получаемых алгоритмов. [9]

По способу представления информации формальные нейроны могут быть аналоговыми и цифровыми. Они выполняют единообразные вычислительные действия и не требуют внешнего управления. Большое число параллельно работающих вычислительных элементов обеспечивают высокое быстродействие. [10]

Проводится краткий анализ свойств формального нейрона. На основании несоответствия этих свойств свойствам физиологического нейрона предложена новая модель технического нейрона и рассмотрены его основные свойства. Рассмотрена возможность реализации технического нейрона в виде дискретного узла решающего поля и в интегральном решающем поле нейросети. Кратко анализируются возможности новой модели с точки зрения идентификации и управления в технических системах. [11]

Предложим общий метод синтеза формальных нейронов по пороговым диаграммам п переменных. [12]

Приводится основной аппарат описания функционирования формальных нейронов в смысле Мак-Коллока, методы синтеза таких нейронов и надежных сетей из них. Даются некоторые технические приложения для синтеза вычислительных систем. [13]

В отличие от известной модели формального нейрона, используемой в ней-росетях, предложенный технический нейрон, как модель нейрона естественного ( физиологического), является интегратором формы и обрабатывает не величины электротоков, электрических потенциалов или зарядов, а круговые частоты - независимые гармонические колебания с комплексными амплитудами, следовательно, - образы или геометрические формы. То есть пргшенение технического нейрона ( на основе псевдозамкнутой системы) в качестве элемента решающего поля, позволяет осуществлять образную обработку информации. [14]

Основная решаемая ниже задача состоит в синтезе формального нейрона, реализующего заданную пороговую диаграмму. [15]

Страницы: 1 2 3 4