Базова архітектура нейронних мереж

Главная » Каталог статей » Статьи на украинском » Нейромережі » Базова архітектура нейронних мереж

ac01f

Кожен нейрон отримує сигнали від сусідніх нейронів по спеціальних нервових волокнах. Ці сигнали можуть бути збуджувальними або гальмівними. Їх сума складає електричний потенціал усередині тіла нейрона. Коли потенціал перевищує деякий поріг, нейрон переходить в збуджений стан і посилає сигнал по вихідному нервовому волокну. Окремі штучні нейрони з’єднуються один з одним різними методами. Це дозволяє створювати різноманітні нейронні мережі із різною архітектурою, правилами навчання і можливостями.

ШНМ (Штучні Нейронні Мережі) можуть розглядатися як направлений граф із зваженими зв’язками, в якому штучні нейрони є вузлами. За архітектурою зв’язків ШНМ можуть бути згруповані в два класи: мережі прямого розповсюдження, в яких графи не мають петель, і рекурентні мережі або мережі із зворотними зв’язками. У найбільш поширеному сімействі мереж першого класу, які називаються багатошаровими перцептронами, нейрони розташовані шарами і мають однонаправлені зв’язки між шарами. На рис. 3.5 подані типові мережі кожного класу. Мережі прямого розповсюдження є статичними в тому сенсі, що на заданий вхід вони виробляють одну сукупність вихідних значень, незалежних від попереднього стану мережі. Рекурентні мережі є динамічними, оскільки через зворотні зв’язки в них модифікуються входи нейронів, що приводить до зміни стану мережі.

В. П. КОЖЕМ’ЯКО, В. В. ДМИТРУК, Н. В. БЕЛІК

НАУКА І ТЕХНІЧНА ТВОРЧІСТЬ В НАВЧАЛЬНОМУ ПРОЦЕСІ (ВІД АБІТУРІЄНТА ДО АСПІРАНТА)

Оставьте комментарий к статье