Функціонування перцептрона

Передатна функція

Перцептрон Розенблатта

Однією із прямих моделей ШН був так званий перцептрон Розеблатта, цю модель почали досліджувати у кінці 40хх років ХХст. Дана модель базується на спрощеній моделі штучного нейрона.Схематично перцептрон можна зообразити так:

X₁

X₂ Ʃ= · F(Ʃ)= S out

X_n

Усі компоненти перцептрона аналогічні компонентам базової моделі ШН.

Поріг активації нейрона р, обертається в залежності від реалізованої задачі, на виході формується бінарний сигнал(1 із 2 можливих значень).Часто це 0 або 1, істинна або хибність, -1 та 1, тощо.

Дослідження перцептронів на перших етапах сформували ілюзію можливого їх застосування для вирішення широкого кола інтелектуальних задач.Проте в короткому часі детальні теоретичні досліди показали омбеження дослідження перцептронів.

Перцептрони з успіхами можуть використовуватися з задачею класифікації образів за двома виключними ознаками.Комбінуванням перцептрона у мережі дозволили розширити клас задач.

Перцептрон працює наступним чином:

1.На виході подається деякій векторний образ

2.Суматор обчислює зважений сигнал як добуток *

3.В залежності від значення суматораƩ,та величини порогу відбувається активація ерцептрона:

якщо Ʃ≥р, то(перцептрон) активується і на виході формується відповідний сигна

якщоƩ<р, то перцептрон пасивний і на виході сигнал відсутній

Out=

Дата добавления: 2015-08-31