Искусственный нейрон

МОЗГ

Точная работа мозга человека - все еще тайна. Тем не менее некоторые аспекты этого удивительного процессора известны. Базовым элементом мозга человека являются специфические клетки, известные как нейроны, способные запоминать, думать и применять предыдущий опыт к каждому действию, что отличает их от остальных клеток тела.

Базовый модуль нейронных мереж - искусственный нейрон моделирует основные функции естественного нейрона

Входные сигналы x_n взвешенные весовыми коэффициентами соединения w_n складываются, проходят через передаточную функцию, генерируют результат и выводятся.

В имеющихся сейчас пакетах программ искусственные нейроны называются "элементами обработки" и имеют больше возможностей, чем простой искусственный нейрон, описанный выше. На рисунке ниже изображенная детальная схема упрощенного искусственного нейрона.

На рисунке ниже показана типичная структура искусственных нейросетей. Хотя существуют сети, которые содержат лишь один слой, или даже один элемент, большинство реализаций используют сети, содержащих как минимум три типа слоев - входной, скрытый и выходной. Слой входных нейронов получает данные или из входных файлов, или непосредственно с электронных датчиков. Выходной слой пересылает информацию непосредственно во внешнюю среду, ко вторичному компьютерному процессу, или к другому устройству. Между этими двумя слоями может быть несколько скрытых слоев, содержащих много разнообразно связанных нейронов. Входы и выходы каждого из скрытых нейронов соединены с другими нейронами.

Направление связи от одного нейрона к другому является важным аспектом нейросетей. У большинства сетей каждый нейрон скрытого слоя получает сигналы от всех нейронов предыдущего слоя и обычно от нейронов входного слоя. После выполнения операций над сигналами, нейрон передает свой выход всем нейронам следующих слоев, обеспечивая передачу сигнала вперед (feedforward) на выход.

Нейросети нельзя считать универсальными для решения всех вычислительных проблем. Традиционные компьютеры и вычислительные методы являются идеальными для многих применений. Современные цифровые вычислительные машины превосходят человека по способности делать числовые и символьные вычисления. Однако человек может без усилий решать сложные задачи восприятия внешних данных (например, узнавание человека в толпе по его лицу) с такой скоростью и точностью, что мощнейший в мире компьютер по сравнению с ним кажется безнадежным тугодумом.

	Компьютер	Нейронная сеть
Процессор	Сложный Высокоскоростной Один и более	Простой Низкоскоростной Большое количество
Память	Отдельна от процессора Локализированная Адресация по значению	В процессоре Распределенная Адресация по смыслу
Вычисления	Централизованные Последовательные Сохраненные программы	Распределенные Параллельные
Специализация	Числовые операции	Проблемы восприятия
Среда функционирования	Строго определенная Строго ограниченная	Слабо определена Без ограничений
Функции	Логично, с применением правил, концепций, вычислений	С помощью изображения и другого управления
Метод обучения	По правилам	По примерам
Применение	Числовая обработка данных	Распознавание языка, образов, текстов

Дата добавления: 2015-06-04