Зависимости выходного значения нейрона от синаптических коэффициентов

Зависимости выходного значения нейрона от синаптических коэффициентов

Для начала вспомним что такое искусственные нейронные сети. ИНС - это математический аппарат, основанный на аналогиях с функционированием центральной нервной системы и предназначенный для решения широкого круга задач.

Искусственный нейрон это элементарная структурная единица искусственной нейронной сети, выполняющая функции по обработке входных сигналов поступающих с других нейронов и представлению результата в форме выходного значения.

Входные сигналы подвергаются в теле нейрона преобразованию, зачастую нелинейному с участием весовых коэффициентов Wi, характеризующих значимость каждой связи и функции активации. W0 - коэффициент смещения - вес фиктивного единичного входа.

Искусственные нейронные сети

Состояние нейрона S определяется как взвешенная с помощью синаптических коэффициентов сумма его входных значений:

S = W0 + sum(WiXi)

Функция активации преобразует состояние нейрона в значение в форме и масштабе выходного сигнала:

Y = F(S)

Сигмоидная логистическая функция:

F(S) = 1 / (exp(-a(S-T) + 1)

Параметр a влияет на степень нелинейности изменения переменной в нормализуемом виде.

В этой работе, хотелось бы изучить принципы работы искусственного нейрона, процесс обработки входных сигналов и влияние на выходной сигнал отдельных входных значений, синаптический коэффициентов и настроек активационной функции.

Так же было бы здорово разработать программно-алгоритмическое обеспечение, моделирующее работу искусственного нейрона и провести исследование взаимного влияния параметров и переменных искусственного нейрона.

Практическая часть. Моделирование работы искусственного нейрона

Средой разработки стала Qt. Qt - кросс платформенный инструментарий разработки ПО на языке программирования C++. Для вывода графиков использовалась сторонняя библиотека "qcustomplot".

Графическая зависимость выходного значения нейрона от каждой из входных переменных в отдельности показан на следующем графике:

Графическая зависимость выходного значения нейрона от каждой из входных переменных

Как видно с увеличением значения входного параметра выходное значение нейрона увеличивается, но не превышает 1. При увеличении начального значения а данная зависимость становится более нелинейной.

Графические зависимости выходного значения нейрона от каждого из синаптических коэффициентов, включая коэффициент смещения показан на следующем графике

Графические зависимости выходного значения нейрона от каждого из синаптических коэффициентов

Как видно по графику при изменение коэффициентов w1 и w2 выходное значение нейрона изменяется примерно одинаково и стремится к значение ~0.6. Большое влияние на выходное значение оказывает коэффициент смещения, при увеличении W0 выходное значение стремится к 1, т.к. W0 является весом фиктивного единичного входа, что и является причиной такого влияния.

Графические зависимости выхода нейрона от каждого из параметров активационной функции:

зависимость выходного значения нейрона от коэффициента a

зависимость выходного значения нейрона от коэффициента Т

На первом графике можно увидеть зависимость выходного значения нейрона от коэффициента a. На графике видно что при изменении параметра а изменяется степень нелинейности активационной функции.

На втором графике зависимость выходного значения нейрона от коэффициента Т. Данная зависимость представлена в виде убывающей пороговой функции.


искусственные нейронные сети
Комментариев 2
  1. celvins
    Хм, просто код писался очень давно и лежал в чертогах моего компьютера :DD Код не идеален, но он работает, выложил специально для вас в репозиторий: https://github.com/celvins/neuron_graph.git ) Скоро добавлю еще одну статью с реализованной нейросетью способной обучаться тоже на c++ там код уже более менее универсальный )
  2. yura497ono
    Что такое T, что такое W0?
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


 
Свежее новое
  • В Москве пройдет один из крупнейших хакатонов в мире в сфере искусственного интеллекта
  • PicsArt, ведущая творческая платформа для создания контента и визуализации историй в социальных сетях с более чем 100 миллионами активных
  • Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» меняет взгляды на Технологическую Сингулярность
  • Учёные полагают, что Технологическая Сингулярность наступит тогда, когда Сильный Искусственный Интеллект будет способен самостоятельно создавать себе
  • Навыки голосовых помощников от Amazon, Google, Microsoft и Яндекс
  • После лекции директора по маркетингу умного помощника Алисы, Даниилы Колесникова, меня посетило вдохновение и любопытство. Так как мы сами сейчас
  • Конкурс идей от лаборатории Касперского - Kaspersky Start Russia
  • Если ты инициативный лидер, у тебя есть знания в области IT и тебе хотелось бы возглавить собственный проект в лаборатории Касперского, то подай
  • Смарт-города, умный транспорт и инновации для ЖКХ: что обсуждали на конференции «Интернет вещей»
  • Интернет вещей для промышленности, транспорта, ЖКХ и торговли: в Москве обсудили развитие и внедрение технологии. Конференция «Интернет вещей»,
Последние комментарии
5 лучших приложений искусственного интеллекта для вашего телефона Android
какой это искусственный разум мне смешно не пудрите людям мозги ,голосовой поисковик- это интелект ха ха ну вы тут и загибаете фантастику
5 лучших приложений искусственного интеллекта для вашего телефона Android
Всё вышеперечисленное назвать интеллектом можно с большущей натяжкой. Так, программки-автоматы с почти хорошим распознаванием несложной речи.
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
У нас очень странный народ, если что не понимает, то обязательно надо сунуть в морду. Зачем? А не лучше ли поинтересоваться, почему именно так? У
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
Господин Чернов. Поясню. Любой инструмент, даже прозаическая кофемолка, проходят процедуру стендовых испытаний. Сертификат соответствия
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
     " И странная картина получается в коридорах власти ". Странная картина  получается, если полагать, что власть эта поставлена для решения задач
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1533
1  
Всего комментариев 65
0  
Пользователей 56