Функция - активация
Cтраница 2
 |
Общая структура многослойных нейронных сетей. [16] |
ЛПЭ, fm () - функция активации m - го ЛПЭ в слое, ут - выходной сигнал ттг-го ЛПЭ в слое. Слои ЛПЭ могут объединяться в НС. [17]
На практике требования теоремы Хехт-Нильсена к функциям активации удовлетворяются следующим образом. В нейронных сетях как для первого ( скрытого), так и для второго ( выходного) слоя используют сигмоидальные передаточные функции с настраиваемыми параметрами. То есть в процессе обучения индивидуально для каждого нейрона задается максимальное и минимальное значение, а также наклон сигмоидальной функции. [18]
L - число слоев, f - функция активации. [19]
Практически на сегодня разработчик ограничен в выборе функций активаций нейронов. В лучшем случае он имеет возможность применять линейную, квадратичную и кубичную функции. Покажем, что и в этом случае возможно решение поставленных задач. [20]
Нелинейная функция F ( S) называется функцией активации. [21]
В зависимости от способа преобразования сигнала и характера функции активации возникают различные виды нейронных структур. [22]
 |
Топология нейронной сети для реализации операции умножения двух переменных. [23] |
В выражении (7.20) принята следующая индексация при обозначении функции активации нейронов: первая цифра индекса означает тип функции ( 1 - линейная, 2 -квадратичная), вторая цифра означает номер слоя, в котором находится нейрон с этой функцией, третья цифра - порядковый номер нейрона в слое. [24]
Алгоритмом обучения: некоторые алгоритмы накладывают ограничения на вид функции активации, их нужно учитывать. [25]
Приведенную однонейронную сеть, в которой используются операции умножения, суммирования и сигмоидная функция активации, будем называть стандартной нейронной сетью. [26]
Рассмотренная однонейронная сеть, в которой используются операции умножения, суммирования и сигмоидная функция активации является стандартной нейронной сетью. [27]
Эта способность не присуща сети самой по себе, а определяется выбором функции активации. Если бы в качестве функции активации была выбрана, к примеру, ступенька с линейной частью, функция F оказалась бы недифференцируемой. [28]
На втором этапе генетический алгоритм используется для вычисления матрицы весов и определения функций активации так, как это было рассмотрено выше. [29]
 |
Структурная схема формального нейрона.| Виды функции активации. [30] |
Страницы: 1 2 3 4 5