Выход - нейрон
Cтраница 2
Нейронная сеть образуется путем объединения ориентированными взвешенными ребрами выходов нейронов с входами. При этом граф межнейронных соединений может быть ациклическим либо произвольным циклическим. Вид графа служит одним из классификационных признаков типа нейронной сети, разделяющим сети на сети без циклов и циклические. Примеры нейронных сетей этих типов приведены на рис. 7.1 и 7.2 соответственно. [16]
Выходы нейронов слоя Гроссберга также являются взвешенными суммами выходов нейронов слоя Кохонена. Однако каждый нейрон слоя Гроссберга выдает величину веса, который связывает этот нейрон с единственным нейроном Кохонена, чей выход отличен от нуля. [17]
Нейроны третьего уровня, выходного слоя, выполняют сбор выходов нейронов второго слоя, образующих покрытие одной области. Если есть сигнал 1 только от одного нейрона вторЬго слоя, то он признается как результат принадлежности входного вектора к рассматриваемой области. Если есть сигнал 1 от нескольких нейронов, входящих в покрытие разных областей, то функционирование сети признается противоречивым. [18]
 |
Модель нейрона. [19] |
Традиционно активационная функция имеет ступенчатый вид, то есть сигнал на выходе нейрона у появляется лишь тогда, когда суммарное входное воздействие превышает некоторое критическое значение. [20]
На каждой итерации большие сигналы на выходах нейронов подавляют слабые сигналы на выходах других нейронов. Это достигается за счет использования латеральных связей. Если в начале функционирования сети сигнал на выходе одного из нейронов имеет максимальное значение, то в конце функционирования на выходах всех нейронов, кроме максимального, формируются значения, близкие к нулю. Итерации сети завершаются после того, как выходные сигналы нейронов перестают меняться. [21]
Благодаря тому, что для сигмоиды и гиперболического тангенса производная рассчитывается через значение выхода нейрона, эти две функции чаще всего применяются в сетях, обучаемых методом обратного распространения. [22]
Для ее реализации вводится вероятность изменения веса как функция от величины, на которую выход нейрона OUT превышает его порог. [23]
 |
Структура двунаправленной ассоциативной памяти. [24] |
При решении задачи восстановления запомненных ассоциаций вектор X или его часть кратковременно устанавливается на выходах нейронов скрытого слоя. Вектор X обрабатывается матрицей весовых коэффициентов W нейронов выходного слоя. [25]
Для нечетких нейронов полагается, что значения входов и весов заключены в интервале [0, 1], поэтому и выход нейрона ИЛИ будет принадлежать этому же интервалу. [26]
Последнее условие обычно ( хотя и не всегда) добавляется, чтобы исключить непосредственную обратную связь с выхода нейрона на вход. [27]
Эта функция возрастает по закону Вебера-Фехнера, который часто используется в нейрофизиологии для аппроксимации нелинейных соотношений входа / выхода сенсорных нейронов. При использовании этого соотношения нейрон когнитрона в точности эмулирует реакцию биологических нейронов. [28]
Из выражения (1.27) видно, что обучение сводится к минимизации разницы между входными сигналами нейрона, поступающими с выходов нейронов предыдущего слоя у ( ди, и весовыми коэффициентами его синапсов. [29]
Значение выхода нейрона изменяется по закону Вебера-Фехнера, используемого в нейрофизиологии для аппроксимации нелинейных соотношений значений на входах / выходах сенсорных нейронов. При использовании этого соотношения нейрон когнитрона достаточно точно моделирует поведение биологического прототипа. [30]
Страницы: 1 2 3 4 5