Формальний нейрон

Штучні нейронні мережі

Біологічний нейрон — складна система, математична модель якого дотепер повністю не побудована. Уведено безліч моделей, що розрізняються обчислювальною складністю і подібністю з реальним нейроном. Одна з найважливіших — формальний нейрон (ФН, мал..). Незважаючи на простоту ФН, мережі, побудовані з таких нейронів, можуть сформувати довільну багатомірну функцію на виході.

Мал.. Формальний нейрон

Нейрон складається з зваженого суматора і нелінійного елемента. Функціонування нейрона визначається формулами:

(1)

(2)

де — вхідні сигнали, сукупність усіх вхідних сигналів нейрона утворить вектор x;

— вагарні коефіцієнти, сукупність вагових коефіцієнтів утворить вектор ваг w;

NET — зважена сума вхідних сигналів, значення NET передається на нелінійний елемент;

— граничний рівень даного нейрона;

F — нелінійна функція, названа функцією активації.

Нейрон має кілька вхідних сигналів x і один вихідний сигнал OUT. Параметрами нейрона, що визначають його роботу, є: вектор ваг w, граничний рівень і вид функції активації F.

Дата добавления: 2014-01-04