Искусственный нейрон

Cтраница 1

Искусственный нейрон, к которому приложима рассмотренная теория, должен обладать шестью раж; определенными свойствами. Чтобы показать их взаимосвязь, подчеркнуть аналогию с естественным нейроном и сократить описание, будут использованы нейрофизиологический термины. [1]

Искусственный нейрон. [2]

Искусственный нейрон имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона. На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другого нейрона. Каждый вход умножается на соответствующий вес, аналогичный синаптической силе, и все произведения суммируются, определяя уровень активации нейрона. На рис. 1.2 представлена модель, реализующая эту идею. Хотя сетевые парадигмы весьма разнообразны, в основе почти всех их лежит эта конфигурация. Эти входные сигналы, в совокупности обозначаемые вектором X, соответствуют сигналам, приходящим в синапсы биологического нейрона. Каждый вес соответствует силе одной биологической синаптической связи. [3]

Модель искусственного нейрона ( рис. 5.1) представляет собой дискретно-непрерывный преобразователь информации. [4]

К определению формального нейрона. [5]

В искусственном нейроне вхолы ассоциируются с синапсами биологического нейрона, а выход - с аксоном. [6]

Однослойная нейронная сеть. [7]

Рассмотренная простая модель искусственного нейрона игнорирует многие свойства своего биологического двойника. Например, она не принимает во внимание задержки во времени, которые воздействуют на динамику системы. Входные сигналы сразу же порождают выходной сигнал. И, что более важно, она не учитывает воздействий функции частотной модуляции или синхронизирующей функции биологического нейрона, которые ряд исследователей считают решающими. [8]

Рассмотренная простая модель искусственного нейрона игнорирует многие свойства своего биологического прототипа. Например, она не принимает во внимание задержки по времени, которые воздействуют на динамику системы: входные сигналы сразу порождают выходной сигнал. Также не учитывается влияние функции частотной модуляции или синхронизирующей функции биологического нейрона, которые с биологических позиций считаются решающими. [9]

По аналогии с биологическим нейроном искусственный нейрон также имеет синапсы, ячейку нейрона и аксон. Аксон - выходная связь нейрона, с которой сигнал поступает на синапсы следующих нейронов. Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или ее весом w, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости. В ячейке нейрона суммируются все входы, что определяет текущее состояние нейрона. [10]

Схема искусственного нейрона. [11]

На рис. 6.17 представлена схема искусственного нейрона, используемого в качестве основного строительного блока в сетях обратного распространения. [12]

Схема искусственного нейрона. [13]

На рис. 1.33 представлена схема искусственного нейрона, используемого в качестве основного строительного блока в сетях обратного распространения. [14]

В перестроив имеется один слой искусственных нейронов, на каждый из которых подаются все входные сигналы а ( со своими весами Wjj. Такая искусственная нейронная сеть называется однослойной. Схема этой сети достаточно проста, в ней отсутствуют обратные связи с выходов нейронов на их входы, но в этом и ее сила. Розенблатт доказал очень важную теорему о том, что персептрон можно обучить всему, что он способен представить. [15]

Страницы: 1 2 3 4