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)

Добавить комментарий

Your email address will not be published.

Default thumbnail
Previous Story

Нейронні мережі, сутність мереж

Default thumbnail
Next Story

Повнозв'язані нейронні мережі

Latest from Нейромережі

Default thumbnail

Нейроподібний елемент

Нейроподібний елемент, який зазвичай використовується при моделюванні нейронних мереж, наведений на рис.