Основные понятия и теоретические основы

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Искусственная нейронная сеть (НС) - некоторое вычислительное устройство обработки информации, состоящее из большого числа параллельно работающих простых процессорных элементов – нейронов, связанных между собой линиями передачи информации – связями или синапсами. У нейронной сети выделена группа входных синапсов, по которым она получает информацию из внешнего мира, и группа выходных синапсов, с которых снимаются выдаваемые сетью сигналы. Нейронная сеть обучается решению задачи на основании некоторой обучающей выборки – "задачника", состоящего из набора "входы–требуемый выход", после чего становится способной решать примеры, не входящие в обучающую выборку.

В основу искусственных нейронных сетей положены следующие особенности живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с нерегулярными задачами:

- простой обрабатывающий элемент - нейрон;

- очень большое число нейронов, участвующих в обработке информации ~10¹⁰;

- связь одного нейрона с большим числом других (глобальные связи, до 1000);

- вариабельность веса связи между нейронами;

-массированная параллельность обработки информации.

Биологический нейрон имеет следующую структуру:

- тело;

- совокупность дендритов - отростков, по которым в нейрон поступают входные сигналы;

- аксон - отросток, передающий выходной сигнал нейрона другим клеткам.

-точка соединения дендрита и аксона называется синапсом.

- Ансамбль нервных клеток мозга человека

Упрощенный алгоритм функционирования нейрона можно представить следующим образом:

- Нейрон получает от дендритов набор (вектор) входных сигналов.

- В теле нейрона оценивается суммарное значение входных сигналов. Каждый вход нейрона характеризуется некоторым весовым коэффициентом, определяющим важность поступающей по нему информации. Таким образом, нейрон вычисляет скалярное произведение вектора входных сигналов и вектора весовых коэффициентов W.

- Нейрон формирует выходной сигнал, интенсивность которого зависит от значения вычисленного скалярного произведения. Эта зависимость имеет нелинейный пороговый характер.

- Выходной сигнал поступает на аксон и передается дендритам других нейронов.

Дата добавления: 2014-01-20