![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Формализация нейронных сетей
Рисунок 1 Формализация нейронных сетей На входы нейрона поступает номер сигнала ai с выходом других нейронов, образуют вектор входных сигналов. Все сигналы, умноженные на соответствующие весовые коэффициенты В качестве функции активации могут использоваться следующие: 1) Ступенчатая (пороговая) функция Рисунок 2 Ступенчатая (пороговая) функция активации 2) Линейная функция активации Рисунок 3 Линейная функция активации 3) Кусочно-линейная функция; Рисунок 4 Кусочно-линейная функция активации 4) Сигмоидальная функция: Рисунок 5 Сигмоидальная функция активации 5) Гиперболический тангенс Рисунок 6 Гиперболический тангенс Существует множество способов организации искусственных нейронных сетей, которые могут содержать различное число слоев нейронов. Нейроны могут быть связаны как внутри отдельных слоев, так и между слоями. В зависимости от направления связи могут быть прямыми или обратными. Слой нейронов непосредственно принимающий информацию из окружающей среды называется входным слоем, передающей информацию во внешнюю среду – выходным слоем. Любой слой, лежащий между ними – промежуточный. 1) Однослойная структура с обратной связью; Рисунок 7 Однослойная структура с обратной связью 2) Двуслойная структура с прямыми связями; Рисунок 8 Двуслойная структура с прямыми связями 3) Двуслойная структура с обратной связью; Рисунок 9 Двуслойная структура с обратной связью 4) Трехслойная структура с линейной связью; Рисунок 10 Трехслойная структура с линейной связью
|