Головна

Формальний нейрон описується наступними параметрами

  1.  G аміномасляна кислота медіатор гальмівних нейронів
  2.  Антидепресанти. Препарати, механізм дії. Застосування. Побічні ефекти. Виборчі інгібітори нейронального захоплення моноамінів.
  3.  Орендар має наступні правочини
  4.  У езотеричної літератури описується (а деякі це відчули.
  5.  Внесок різних іонів в формування мембранного потенціалу нейрона.
  6.  Вставні (асоціативні) нейрони
  7.  Вибір виду емпіричної формули з двома параметрами

 , (2.6)

де  - Набір вхідних сигналів;

 - Набір вихідних сигналів;

 - Безліч станів нейрона;

 - Безліч значень порога нейрона .;

 - Функція переходів нейрона;

 - Функція виходу .;

 - Початкове значення порога нейрона;

 - Початковий стан нейрона.

Структура узагальненого формального нейрона представлена ??на рис. 2.13.

функція  носить назву активационной (порогової, характеристичної або стискає) функції. Як правило, ця функція обмежує амплітуду вихідного сигналу нейрона. Т. е. Звужує діапазон зміни величини S так, що при будь-яких значеннях S значення U належать деякому кінцевому інтервалу. Зазвичай нормалізований діапазон амплітуд виходу нейрона лежить в інтервалі [0,1] або [-1,1]

 
 

 Перелічимо основні функції активації.

1) лінійна функція, еквівалентна відсутності порогового елемента (рис. 2.15, а)

 . (2.7)


 2) кусочно-лінійна функція, що отримується з лінійної обмеженням діапазону її зміни в межах діапазону {-t, t}. Симетрична кусочно-лінійна функція (рис. 2.15, б)

 . (2.8)

Зміщена кусочно-лінійна функції (рис. 2.15, в)

 . (2.9)

3) ступінчаста порогова функція або функція одиничного стрибка (рис. 2.15, г)

 . (2.10)

4) раціональна сигмоїда (спрощена сигмоїда) відноситься до класу сигмоїдальних функцій (графік яких нагадує букву S), і є найпоширенішою функцією, яка використовується для створення ІНС. Вона має два вираження (рис. 2.15, д, е)

 ; (2.11)

 . (2.12)

5) логістична функція (рис. 2.15, ж)

 , (2.13)

де a - параметр нахилу. Змінюючи цей параметр, можна побудувати функції з різною крутизною.

6) гіперболічний тангенс (рис. 2.15, з)

 . (2.14)

Наступні функції відносяться до «інших» і застосовується в спеціальних випадках.

7) квадратична функція

 . (2.17)

8) модульна функція

 . (2.18)

9) експонента

 . (2.19)

10) ділянки синусоїди

 . (2.20)

11) статечна функція

 , (2.21)

де n = 2,3,4,5 ... - показник ступеня.

12) Гауссова крива (радіальна базисна функція RBF) (рис. 2.15, і)

 . (2.22)

13) SoftMax-функція

 . (2.23)

Тут підсумовування проводиться по всіх нейронах даного шару мережі (n). Такий вибір функції забезпечує суму виходів шару, що дорівнює одиниці при будь-яких значеннях сигналів хi даного шару.

Перераховані функції відносяться переважно до однопараметричним. Наведемо приклад трипараметричної функції

 . (2.24)

За аналогією з електронними системами активаційну функцію можна вважати нелінійної підсилювальної характеристикою штучного нейрона. Коефіцієнт посилення обчислюється як відношення приросту величини U до викликав його невеликому збільшенню величини S. Він виражається нахилом кривої при певному рівні збудження і змінюється від малих значень при великих негативних возбуждениях (крива майже горизонтальна) до максимального значення при нульовому збудженні і знову зменшується, коли збудження стає великим позитивним.

Слабкі сигнали мають потребу у великій мережевому посилення, щоб дати придатний до використання вихідний сигнал. Однак підсилювальні каскади з великими коефіцієнтами посилення можуть привести до насичення виходу шумами підсилювачів (випадковими флуктуаціями), які присутні в будь-який фізично реалізованої мережі. Сильні вхідні сигнали в свою чергу також будуть приводити до насичення підсилювальних каскадів, виключаючи можливість корисного використання виходу. Центральна область S-образної функції, що має великий коефіцієнт посилення, вирішує проблему обробки слабких сигналів, в той час як області з падаючим посиленням на позитивному і негативному кінцях підходять для великих збуджень. Таким чином, нейрон функціонує з великим посиленням в широкому діапазоні рівня вхідного сигналу.

Параметрами нейрона, що визначають його роботу, є: вектор ваг w, пороговий рівень q і вид активационной функції f.

 




 Моделі формальних нейронів |  Структура біологічного нейрона |  Структурні елементи штучних нейронних мереж |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати