Искусственный нейрон. Структура искусственного нейрона

Схема искусственного нейрона

Искусственный нейрон является структурной единицей искусственной нейронной сети и представляет собой аналог биологического нейрона.

Структура искусственного нейрона

Искусственный нейрон является структурной единицей искусственной нейронной сети и представляет собой аналог биологического нейрона.

С математической точки зрения искусственный нейрон — это сумматор всех входящих сигналов, применяющий к полученной взвешенной сумме некоторую простую, в общем случае, нелинейную функцию, непрерывную на всей области определения. Обычно, данная функция монотонно возрастает. Полученный результат посылается на единственный выход.

Искусственные нейроны (в дальнейшем нейроны) объединяются между собой определенным образом, образуя искусственную нейронную сеть. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены или заторможены. Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал поступает на синапсы следующих нейронов.

Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или ее весом wi, который является эквивалентом электрической проводимости биологических нейронов.

Текущее состояние нейрона определяется, как взвешенная сумма его входов:

(1) Искусственный нейрон. Структура искусственного нейрона,

где w0 — коэффициент смещения нейрона (вес единичного входа)

Выход нейрона есть функция его состояния:

y = f(s)

Нелинейная функция f называется активационной и может иметь различный вид, как показано на рисунке ниже. Одной из наиболее распространенных является нелинейная функция с насыщением, так называемая логистическая функция или сигмоид (т.е. функция S-образного вида):

(2) Искусственный нейрон. Структура искусственного нейрона,

При уменьшении α сигмоид становится более пологим, в пределе при α=0 вырождаясь в горизонтальную линию на уровне 0.5, при увеличении α сигмоид приближается по внешнему виду к функции единичного скачка с порогом T в точке x=0. Из выражения для сигмоида очевидно, что выходное значение нейрона лежит в диапазоне [0,1]. Следует отметить, что сигмоидная функция дифференцируема на всей оси абсцисс, что используется в некоторых алгоритмах обучения. Кроме того, она обладает свойством усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение от больших сигналов, так как они соответствуют областям аргументов, где сигмоид имеет пологий наклон.

Функции активации искусственного нейрона

а) функция единичного скачка; б) линейный порог (гистерезис);
в) сигмоид — гиперболический тангенс; г) сигмоид — формула

Нейронным сетям присущ принцип параллельной обработки сигналов, который достигается путем объединения большого числа нейронов в так называемые слои и соединения определенным образом нейронов различных слоев, а также, в некоторых конфигурациях, и нейронов одного слоя между собой, причем обработка взаимодействия всех нейронов ведется послойно.

Как известно, существует огромное множество парадигм нейронных сетей. Все зависит от исследуемой задачи, для решения которой применяется аппарат ИНС.

Задача прогнозирования успешно решается при помощи многослойных персептронов, которые в свою очередь являются универсальными аппроксиматорами. Многослойная нейронная сеть с сигмоидными передаточными функциями является наиболее общей, универсальной сетевой архитектурой.

Имеются различные структуры многослойных сетей: с последовательными, перекрестными и обратными связями, с фиксированной переменной структурой (см. классификацию искусственных нейронных сетей).


искусственные нейронные сети искусственный нейрон
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


Свежее новое
  • Какие загадки таит в себе долларовая купюра
  • Правый верхний угол долларовой банкноты содержит изображение маленького непонятного существа. При рассмотрении в лупу оно кажется подобным птице.
  • Чем уникальна Лента Мебиуса и в каких сфера ее применяют
  • Явление свету такой уникальной вещь как лента Мебиуса не могла не родить вокруг себя различных мистических разговоров. Одни из них говорят о поезде
  • Парадокс гусеницы на канате: как можно двигаться бесконечно
  • Представим себе ситуацию в который один конец каната привязан к какому-либо неподвижному объекту, например фонарный столб или забор.
  • Что произошло с тунгусским метеоритом более века назад: тайны и доказанные факты
  • Ни одно другое событие ХХ века не окружено таким количеством легенд как тайна Тунгусского инцидента 1908 года. Ученые выдвинули несколько
  • Глицин: эффективный катализатор умственной деятельности или плацебо?
  • Любому человеку, занимающемуся интеллектуальным трудом, знакома эта ситуация: днем мы пытаемся активировать мозг, а вечером «уговариваем» его
Последние комментарии
5 лучших приложений искусственного интеллекта для вашего телефона Android
ха....не отвечают.....а программа выдает заложенный в исходном коде в ответ на запрос. то же самое умеет калькулятор, только там нужно нажимать равно
5 лучших приложений искусственного интеллекта для вашего телефона Android
Я считаю,что искусственный интеллект ,когда нибудь будет,а пока это программы которые выполняют определенный алгоритм команд,интеллект-это
Нейронные сети Кохонена
Спасибо огромное за доступность представленного материала. Особенно ценным есть простой пример, на котором описана работа модели. Читала на многих
Демонстрация онлайн обучения нейронной сети
сказки переобучения НС и потери сигнала на таких нервонных сетях чудненькие распознованеи ближе к зеро :)
Что ждёт человечество с учётом дальнейшего развития «искусственного» интеллекта?
Совсем недавно завершилась серия логических игр Go 3 года канулив лету а ИИшак все играет в го а люди как обычно пашут до самой молодости :)
Мы в социальных сетях
Статистика
3  
Всего статей 1582
2  
Всего комментариев 96
0  
Пользователей 75