![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Стохастическая модель нейрона
В отличие от детерминированных моделей в стохастической модели выходное состояние нейрона зависит не только от взвешенной суммы входных сигналов, но и от некоторой случайной переменной, значение которой выбирается при каждой реализации из интервала (0, 1). В стохастической модели нейрона выходной сигнал Алгоритм обучения стохастической модели нейрона состоит из следующих этапов: 1) Расчет взвешенной суммы 2) Расчет вероятности того, что 3) Генерация значения следующей переменной a. Если b. Если 4) Определенный таким образом процесс осуществляется на случайно выбранной группе нейронов вследствие чего их состояние модифицируется в соответствии с предложенными правилами; 5) После фиксации состояния нейрона их коэффициенты модифицируются по применяемому правилу уточнения весов;
Например: Доказано, что такой способ подбора весов приводит в результате к минимизации целевой функции:
|