Формальная модель нейрона

Нейрон (формальный, искусственный) — элементарный преобразующий элемент, как составная часть нейросети, в свою очередь, состоит из элементов трех типов и выполняет две основные функции — взвешенное суммирование и нелинейное пре образование. Элементы нейрона — умножители (синапсы), сумматор и нелинейный преобразователь. Синапсы осуществляют связь между нейронами, умножают вход­ной сигнал (x_j) на число, характеризующее силу связи, — вес синапса (w_j). Сумма­ тор выполняет сложение сигналов, поступающих по синаптическим связям от других нейронов и внешних входных сигналов. Нелинейный преобразователь выполняет нелинейную функцию одного аргумента — выхода сумматора. Таким образом, нейрон в целом реализует скалярную функцию векторного аргумента.
Функционирование нейрона можно разбить на два такта (в соответствии с двумя >его функциями):

1. В сумматоре вычисляется величина возбуждения, полученного нейроном,
(для простоты смещение w0 не учитывается).
2. Возбуждение пропускается через преобразующую (активационную) функцию
f(•), в результате чего определяется выходной сигнал
На рис. 13.2 представлена укрупненная схема нейрона.

Классификация нейронных сетей

Возможны несколько типов классификации существующих нейросетей. Наиболее часто используются следующие:
по типу входной информации:
сети, анализирующие двоичную информацию;
сети, оперирующие с действительными числами;
по методу обучения:
сети, которые для того чтобы удовлетворять поставленным критериям требуют предварительного обучения перед включением их в реальную обстановку, — модели с учителем;
сети, не требующие предварительного обучения, способные самообучаться (совершенствовать свои характеристики) в процессе работы;
по характеру распространения информации:
однонаправленные сети, в которых информация распространяется только в одном направлении от одного слоя элементов к другому;
рекуррентные сети, в которых выходной сигнал элемента может вновь по ступать на этот элемент и другие элементы сети этого же или предыдущих слоев в качестве входного сигнала (сети с обратными связями);

по способу преобразования входной информации:
автоассоциативные;
гетероассоциативные.

Дата добавления: 2015-06-04