Искусственный нейрон

МОДЕЛЬ ИСКУССТВЕННОГО НЕЙРОНА

Искусственная нейронная сеть (ИНС) - это упрощенная мо­дель биологического мозга, точнее нервной ткани. Ес­тественная нервная клетка (нейрон) состоит из тела (сомы), со­держащего ядро, и отростков — дендритов, по которым в нейрон поступают входные сигналы. Один из отростков, ветвящийся на конце, служит для передачи выходных сигналов данного нейрона другим нервным клеткам. Он называется аксоном. Соединение аксона с дендритом другого нейрона называется синапсом. Ней­рон возбуждается и передает сигнал через аксон, если число при­шедших по дендритам возбуждающих сигналов больше, чем чис­ло тормозящих.

Сеть ИНС представляет собой совокупность простых вычис­лительных элементов - искусственных нейронов, каждый из ко­торых обладает определенным количеством входов (дендритов) и единственным выходом (аксоном), разветвления которого под­ходят к синапсам, связывающим его с другими нейронами. На входы нейрона поступает информация извне или от других ней­ронов. Каждый нейрон характеризуется функцией преобразова­ния входных сигналов в выходной (функция активации нейро­на). Нейроны в сети могут иметь одинаковые или разные функ­ции активации. Сигналы, поступающие на вход нейрона, не­равнозначны в том смысле, что информация из одного источни­А может быть более важной, чем из другого. Приоритеты входов задаются с помощью вектора весовых коэффициентов, модели­рующих синаптическую силу биологических нейронов.

Нейрон (нервная клетка) особая биологическая клетка, которая обрабатывает информацию.

На рис.7.1 показана структура нейрона. Нейрон состоит из элементов трех ти­пов: умножителей (синапсов), сумматора и нелинейного преобра­зователя. Синапсы осуществляют связь между нейронами, умно­жают входной сигнал на число, характеризующее силу связи (вес синапса). Сумматор выполняет сложение сигналов, поступающих по синаптическим связям от других нейронов, и внешних входных сигналов. Нелинейный преобразователь реализует нелинейную функцию одного аргумента – выхода сумматора.

Рис. 7.1 Структура искусственного нейрона

Эта функция на­зывается функцией активации нейрона. Нейрон реализует скалярную функцию векторного аргумента. Математическая модель нейрона:

(7.1)

где w_i – вес синапса, i = 1... n; b - значение смещения; s - результат суммирования; x_i - компонент входного вектора (входной сигнал), i = 1... n; у - выходной сигнал нейрона; п - число входов нейрона; f - нелинейное преобразование (функ­ция активации).

В общем случае входной сигнал, весовые коэффициенты и смещение могут принимать действительные значения, а во многих практических задачах - лишь некоторые фиксированные значения. Выход (у) определяется видом функции активации и может быть как действительным, так и целым.

Синаптические связи с положительными весами называют возбуждающими, с отрицательными весами - тормозящими.

Дата добавления: 2014-01-05