Как мы видели, выход NET простого искусственного нейрона является взвешенной суммой его входов. Это может быть выражено следующим образом:
где NETj - выход NET нейрона j; OUTi - выход нейрона i; w,. - вес связи нейрона i с нейроном j. Можно показать, что в этом случае линейная многослойная сеть не является более мощной, чем однословная сеть; рассматриваемые возможности сети могут быть улучшены только введением нелинейности в передаточную функцию нейрона. Говорят, что сеть, использующая сигмои-дальную функцию активации и метод обучения Хэбба, обучается по сигнальному методу Хэбба. В этом случае уравнение Хэбба модифицируется следующим образом:
где wij(t) - сила синапса от нейрона i к нейрону j в момент времени t, OUTi - выходной уровень пресинаптического нейрона равный F(NETi); OUTj - выходной уровень постсинаптического нейрона равный F(NETj).
Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет
studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав!Последнее добавление