Вход - нейрон
Cтраница 2
Кроме входного и выходного слоев в многослойной нейронной сети есть один или несколько скрытых слоев. Связи от выходов нейронов некоторого слоя q к входам нейронов следующего слоя ( д 1) называются последовательными. [16]
Как мы видели, вычисления в многослойных сетях выполняются слой за слоем, начиная с ближайшего к входу слоя. Величина NET каждого нейрона первого слоя вычисляется как взвешенная сумма входов нейрона. Затем активационная функция F сжимает NET и дает величину OUT для каждого нейрона в этом слое. [17]
 |
Пример циклической нейронной сети. [18] |
Сети могут быть конструируемыми или обучаемыми. В конструируемой сети число и тип нейронов, граф межнейронных связей, веса входов нейронов определяются при создании сети, исходя из решаемой задачи. Например, при конструировании сети Хопфилда [40], функционирующей как ассоциативная память, каждая входная последовательность из заранее определенного набора участвует в определении весов входов нейронов сети. После конструирования функционирование сети заключается в следующем. При подаче на входы частичной или ошибочной входной последовательности сеть через какое-то время переходит в одно из устойчивых состояний, предусмотренных при ее конструировании. При этом на входах сети появляется последовательность, признаваемая сетью как наиболее близкая к изначально поданной. [19]
Пусть даны / с-нейроны ( нейроны с k входами) Nki и N с диаграммами ( л) Л1 и ( u) fc2, соответственно. Определим сложение данных нейронов как объединение их в один / с-нейрон NK, при котором одноименные входы данных нейронов, объединяясь, дают вход нейрона Nk с тем же номером; все волокна и связи между ними каждого из данных нейронов переносятся и сохраняются в Nk. [20]
Слой 0 состоит из точек ветвления и служит для распределения выходов сети через обратные связи на входы нейронов. Значение выходного сигнала каждого нейрона определяет включение операции в технологический маршрут обработки. [21]
Как показано на рис. 8.4, нейроны внутри слоя распознавания взаимно соединены в латерально-тормозящую сеть. Эта конкуренция реализуется введением связей с отрицательными весами / ц - с выхода каждого нейрона г; на входы остальных нейронов. Таким образом, если нейрон имеет большой выход, он тормозит все остальные нейроны в слое. Кроме того, каждый нейрон имеет связь с положительным весом со своего выхода на свой собственный вход. Если нейрон имеет единичный выходной уровень, эта обратная связь стремится усилить и поддержать его. [22]
 |
Выделение независимых компонент с использованием предикторов. [23] |
Между тем, можно предложить и такую схему латеральных связей, которая, наоборот, обеспечивает максимальную коррелированность выходов. Допустим, например, что выход каждого нейрона подается на его вход с положительным весом, а на вход остальных нейронов слоя - с отрицательным. [24]
В блоке распознавания осуществляется классификация входных векторов. Это правило ( победитель забирает все) реализуется за счет введения связей с отрицательными весами с выхода нейрона на входы остальных нейронов слоя. Для простоты на рисунке не показаны латерально-тормозящие связи. Кроме того, каждый нейрон имеет положительную обратную связь с выхода на собственный вход, усиливающую и поддерживающую единичный выходной уровень. [25]
Максимальный ответ нейрона Я на некоторую частоту модуляции обеспечивается посредством такого подбора величин задержек t, при котором сигналы от последовательно ( снизу вверх) возбуждающихся нейронов приходят на вход нейрона Н одновременно, где происходит их синфазное суммирование. При включении модулирующей частоты, отличной от той, которая обеспечивает синфазное суммирование, ответы нейронов рассматриваемого столбика приходят на вход нейрона Н в разные моменты времени ( происходит десинхронизация залпа), что отражается в значительном уменьшении или полном прекращении ответа нейрона N. Схема соединений дендрита нейрона Н с элементами выходного слоя показана на рис. О. [26]
Пусть даны / с-нейроны ( нейроны с k входами) Nki и N с диаграммами ( л) Л1 и ( u) fc2, соответственно. Определим сложение данных нейронов как объединение их в один / с-нейрон NK, при котором одноименные входы данных нейронов, объединяясь, дают вход нейрона Nk с тем же номером; все волокна и связи между ними каждого из данных нейронов переносятся и сохраняются в Nk. [27]
Указанный вывод связан, разумеется, до некоторой степени со спецификой самого примера. Нетрудно заметить, однако, что при чисто случайном подсоединении ( 1 1, 1) - нейронов к сетчатке ( исключая подсоединение к одному и тому же рецептору обоих входов нейрона) математические ожидания компонент характеристической матрицы будут отличаться от компонент характеристической матрицы полного персептрона лишь постоянным множителем, не существенным с точки зрения вычисления эффективности обучения. Поэтому при случайном подсоединении нейронов к сетчатке наиболее вероятным поведением получающихся персептронов будет именно описанное выше поведение полного персептрона. [28]
Каждая сеть состоит из нескольких рядов ( рангов) нейронов. Входами сети являются все различные входы нейронов первого ранга, не совпадающие с выходами каких-либо нейронов сети; выходами - все выходы нейронов последнего ранга. Все входы нейрона нумеруются числами, которые проставляются слева от них. [29]
Искусственная нейронная сеть ( ИНС, нейросеть) - это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные функции всех нейронов в сети фиксированы, а веса являются параметрами сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы сети, а некоторые выходы - как внешние выходы сети. Подавая любые числа на входы сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах сети. Таким образом, работа нейросети состоит в преобразовании входного вектора в выходной вектор, причем это преобразование задается весами сети. [30]
Страницы: 1 2 3 4