Простой нейрон

Ключевые слова

Модели искусственного нейрона

Лабораторная работа № 1

Цель работы: приобретение навыков исследования функций активации и моделей нейронов с помощью пакета имитационного моделирования Simulink системы MATLAB.

■ весовой коэффициент нейрона;

■ взвешенный вход нейрона;

■ входной сигнал (вход) нейрона;

■ выходной сигнал (выход) нейрона;

■ нейрон;

■ слой нейронной сети;

■ смещение нейрона;

■ функция активации (передаточная функция):

■ единичная с жесткими ограничениями;

■ линейная;

■ логистическая;

Элементарной ячейкой нейронной сети является нейрон. Структура нейрона с одним скалярным входом представлена на рис. 1.1, а.

а)

б)

Рис. 1.1. Структурная схема нейрона с одним скалярным входом
а) без смещения, б) со смещением

Здесь скалярный входной сигнал (вход) умножается на скалярный весовой коэффициент , и результирующий взвешенный вход является аргументом функции активации нейрона, которая порождает скалярный выходной сигнал (выход) .

Нейрон, представленный на рис. 3.1, б, дополнен скалярным смещением . Смещение суммируется с взвешенным входом и приводит к сдвигу аргумента функции на величину . Действие смещения можно свести к схеме взвешивания, если представить, что нейрон имеет второй входной сигнал со значением, равным 1. Вход функции активации нейрона по-прежнему остается скалярным и равен сумме взвешенного входа и смещения . Эта сумма является аргументом функции активации , которая на выходе выдает сигнал .

Выходной сигнал нейрона можно представить в виде линейной комбинации входных сигналов и 1:

.

Принцип работы нейронной сети состоит в настройке параметров нейрона таким образом, чтобы функционирование сети соответствовало некоторому желаемому поведению. Регулируя весовые коэффициенты или параметры смещения, можно «обучить» сеть выполнению конкретной работы. Возможно также, что сама сеть будет корректировать свои параметры для достижения требуемого результата.

Дата добавления: 2015-06-27