Формальный нейрон

Cтраница 4

Как подчеркивалось в главе 2, надежность сети из не вполне надежных элементов может быть обеспечена за счет избыточности последних. Так как на одном формальном нейроне можно реализовать несколько неэквивалентных между собой формул исчисления высказываний ( без обратных связей число таких формул не превосходит 2 1 введение обратных связей позволяет увеличить их количество до 2n 1, см. § 4.4), то формальные нейроны можно использовать в качестве не вполне надежных элементов при конструировании надежных схем описанного во второй главе вида. [46]

Глобальность связей в искуственных нейросетях.| Нейрон производит нелинейную операцию над линейной комбинацией входов. [47]

Отличительной чертой нейросетей является глобальность связей. Базовые элементы искусственных нейросетей - формальные нейроны - изначально нацелены на работу с широкополосной информацией. [48]

В § 4.1 изложен диаграмматический анализ формальных нейронов. Интересна и обратная задача: по данной диаграмме п переменных ( одного из рассмотренных выше видов) построить нейрон с п входами, диаграмма - указанного типа - которого совпадает с заданной. [49]

К определению формального нейрона. [50]

Коннекционистские модели предполагают восходящее проектирование интеллектуальных систем, которое начинается с синтеза или выбора довольно простых, однородных и не обязательно интеллектуальных элементов и требует развития многообразия взаимосвязей между ними. Классический пример такого простого кирпичика - модель формального нейрона, предложенная еще У. Питтсом [ 1943 и 1992 ], которая лежит в основе различных нейронных сетей. [51]

Несмотря на то что теория формальных нервных сетей продолжала ( и продолжает) развиваться, она оказалась для нейрофизиологических исследований мало перспективной. Это объясняется тем, что основные объекты этой теории - формальные нейроны являются слишком грубым приближением к реальным нервным клеткам, а основная установка этой теории - исходя из отдельных формальных нейронов синтезировать формальные нейронные сети - не позволяет получить аппарат описания мозговых структур, состоящих из миллионов, сотен миллионов и более нервных клеток. [52]

Структура искусственного нейрона. [53]

Чтобы подчеркнуть различие нейронов биологических и искусственных, вторые иногда называют нейроноподобными элементами или формальными нейронами. [54]

В соответствии с выражением (7.1) нейросетевой базис представляет собой операцию взвешенного суммирования нескольких входных сигналов с последующим преобразованием этой суммы посредством функцией активации формального нейрона, которая может быть как линейной, так и нелинейной. Рассмотрим, в какой мере численные методы решения дифференциальных уравнений могут удовлетворять нейросетевому базису, какую при этом необходимо иметь функцию активации, какова будет топология нейронной сети. Не уменьшая общности рассуждений, с целью упрощения выкладок, рассмотрим вначале случай стационарной системы, а затем распространим полученные результаты на случай нестационарных систем. [55]

Страницы: 1 2 3 4