Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Устройство нейронных сетей1.2.1. Элементы нейронных сетей Для описания алгоритмов и устройств нейроинных сетей выработана специальная "схемотехника", в которой элементарные устройства – сумматоры, синапсы, нейроны и т.п. объединяются в сети, предназначенные для решения задач. Наиболее важный элемент нейросистем – это адаптивный сумматор. Адаптивный сумматор вычисляет скалярное произведение вектора входного сигнала x на вектор параметров w (рис. 1.1). Адаптивным он называется из-за наличия вектора настраиваемых параметров w. Для многих задач полезно иметь линейную неоднородную функцию выходных сигналов. Ее вычисление также можно представить с помощью адаптивного сумматора, имеющего n +1 вход и получающего на 0-й вход постоянный единичный сигнал (рис. 1.2).
Нелинейный преобразователь (рис. 1.3) сигнала скалярный входной сигнал x переводит в значение функции j(x). Точка ветвления служит для рассылки одного сигнала по нескольким адресам (рис. 1.4). Она получает скалярный входной сигнал x и передает его всем своим выходам. Стандартный формальный нейрон составлен из входного сумматора, нелинейного преобразователя и точки ветвления на выходе (рис. 1.5). Линейная связь – синапс – отдельно от сумматоров не встречается, однако для некоторых рассуждений бывает удобно выделить этот элемент (рис. 1.6). Он умножает входной сигнал x на «вес синапса» w.
Также бывает полезно «присоединить» связи не ко входному сумматору, а к точке ветвления. В результате получаем элемент, двойственный адаптивному сумматору и называемый «выходная звезда». Его выходные связи производят умножение сигнала на свои веса. Итак, дано описание основных элементов, из которых составляются нейронные сети.
|