![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Понятие нейронных сетей
Под нейронными сетями (НС) понимают параллельные вычислительные структуры которые моделируют биологические процессы обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга. НС обладают способностью приобретать знания о предметной области, обучаясь на примерах. Искусственный нейрон — это элементарный преобразовательный элемент, имеющий непустое множество входов, на которые поступают сигналы х1, х2, …, хn. Суммирующий блок, блок преобразования сигнала с помощью активационной проекции и один выход Уо. Каждому входу приписан свой «вес» w (соответствующий мере» биологической синоптической связи). Функционирует нейрон в два такта, на первом такте в суммирующем блоке вычисляется величина возбуждения полученного нейроном. Другими словами, нейрон имеет входные сигналы, в биологическом нейроне роль «собирателя» этих сигналов от другий нейронов служит дендрит, и у нейрона есть выходной сигнал, в биологическом нейроне передатчиком сигналов другим нервным клеткам служит аксон. Другими словами, в нейрон от других нейров приходит какое-то число сигналов, обработав их, нейрон передает выходной сигнал далее, другому нейрону. Существует 4 вида активационной функции: 2) Функция единого скачка 3) Сигмоидальная функция активации Применение 1.3 Обзор информационных технологий/программных средств для реализации алгоритмов нейронных сетей
|