Элементы нейронных сетей

Искусственный нейрон (формальный нейрон) - элемент искусственных нейронных сетей, моделирующий некоторые функции биологического нейрона.

Главная функция искусственного нейрона - формировать выходной сигнал в зависимости от сигналов, поступающих на его входы.

В самой распространенной конфигурации входные сигналы обрабатываются адаптивным сумматором, затем выходной сигнал сумматора поступает в нелинейный преобразователь, где преобразуется функцией активации, и результат подается на выход (в точку ветвления).

Общий вид искусственного нейрона приведен на рисунке 10.1:

Рисунок 10.1 - Искусственный нейрон

Нейрон характеризуется текущим состоянием и обладает группой синапсов - однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов.

Нейрон имеет аксон - выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов.

Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи (ее весом wi).

Текущее состояние нейрона определяется как взвешенная сумма его входов:

Выход нейрона есть функция его состояния:

Активационная функция, которую также называют характеристической функцией, - это нелинейная функция, вычисляющая выходной сигнал формального нейрона.

Часто используемые активационные функции:

· Жесткая пороговая функция.

· Линейный порог.

· Сигмоидальная функция.

Выбор активационной функции определяется спецификой поставленной задачи либо ограничениями, накладываемыми некоторыми алгоритмами обучения.

Нелинейный преобразователь - это элемент искусственного нейрона, преобразующий текущее состояние нейрона (выходной сигнал адаптивного сумматора) в выходной сигнал нейрона по некоторому нелинейному закону (активационной функции).

Точка ветвления (выход) - это элемент формального нейрона, посылающий его выходной сигнал по нескольким адресам и имеющий один вход и несколько выходов.

На вход точки ветвления обычно подается выходной сигнал нелинейного преобразователя, который затем посылается на входы других нейронов.