Немного биологии

Обучение без учителя

Обучение с учителем

Цель обучения

Обучение искусственных нейронных сетей

Нелинейная активационная функция

Многослойные искусственные нейронные сети

Однослойные искусственные нейронные сети

Активационные функции

Искусственный нейрон

Немного биологии

Основы искусственных нейронных сетей

Содержание

Развитие искусственных нейронных сетей вдохновляется биологией. То есть, рассматривая сетевые конфигурации и алгоритмы, исследователи делают это, используя термины характерные для описания организации мозговой деятельности. Но на этом аналогия, пожалуй, заканчивается. Наши знания о работе мозга столь ограничены, что мало бы нашлось ориентиров для тех, кто стал бы ему подражать. Поэтому разработчикам сетей приходится выходить за пределы современных биологических знаний в поисках структур, способных выполнять полезные функции.

Начнем с рассмотрения биологического прототипа - нейрона. Нейрон является нервной клеткой биологической системы. Он состоит из тела и отростков, соединяющих его с внешним миром (рис. 1.1). Отростки, по которым нейрон получает возбуждение, называются дендритами. Отросток, по которому нейрон передает возбуждение, называется аксоном, причем аксон у каждого нейрона один. Дендриты и аксон имеют довольно сложную ветвистую структуру. Место соединения аксона нейрона - источника возбуждения с дендритом называется синапсом. Основная функция нейрона заключается в передаче возбуждения с дендритов на аксон. Но сигналы, поступающие с различных дендритов, могут оказывать различное влияние на сигнал в аксоне. Нейрон выдаст сигнал, если суммарное возбуждение превысит некоторое пороговое значение, которое в общем случае изменяется в некоторых пределах. В противном случае на аксон сигнал выдан не будет: нейрон не ответит на возбуждение. У этой основной схемы много усложнений и исключений, тем не менее, большинство искусственных нейронных сетей моделируют лишь эти простые свойства.

Дата добавления: 2014-01-04