Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Нейрон

Нейрон

Нейроны, используемые в большинстве нейронных сетей, имеют структуру, приведенную на рис. 1. На рис. 1 использованы следующие обозначения:

x — вектор входных сигналов нейрона;

? — вектор синаптических весов нейрона;

? — входной сумматор нейрона;

p = (?,x) — выходной сигнал входного сумматора;

? — функциональный преобразователь;

y — выходной сигнал нейрона.

Обычно нейронные сети называют по виду функции ?(p). Хорошо известны и наиболее часто используются два вида сигмоидных сетей:

S₁: ?(p) = 1/(1+exp(-cp)),

S₂: ?(p) = p/(c+|p|),

где c — параметр, называемый «характеристикой нейрона». Обе функции имеют похожие графики.

Каждому типу нейрона соответствует свой интервал приемлемых входных данных. Как правило, этот диапазон либо совпадает с диапазоном выдаваемых выходных сигналов (например для сигмоидных нейронов с функцией S₁), либо является объединением диапазона выдаваемых выходных сигналов и отрезка, симметричного ему относительно нуля (например, для сигмоидных нейронов с функцией S₂), Этот диапазон будем обозначать как [a,b]

Оглавление книги