Искусственный интеллект


Нейроподобный элемент.


Нейроподобный элемент, который обычно используется при моделировании нейронных сетей, приведен на рисунке ниже. На нейроподобный элемент поступает набор входных сигналов x1 ... хм (или входной вектор

image006.gif (190 bytes)
),
image007.gif (1530 bytes)
представляющий собой выходные сигналы других нейроподобных элементов. Этот входной вектор соответствует сигналам, поступающим в синапсы биологических нейронов. Каждый входной сигнал умножается на соответствующий вес связи w1…wm -аналог эффективности синапса. Вес связи является скалярной величиной, положительной для возбуждающих и отрицательной для тормозящих связей. Взвешенные весами связей входные сигналы поступают на блок суммации, соответствующий телу клетки, где осуществляется их алгебраическая суммация и определяется уровень возбуждения нейроподобного элемента S:
image009.gif (430 bytes)
(1)
Выходной сигнал нейрона у определяется путем пропускания уровня возбуждения S через нелинейную функцию f :
image011.gif (372 bytes)
(2)
где и - некоторое постоянное смещение (аналог порога нейрона). Обычно используются простейшие нелинейные функции:

бинарная

image012.png (1497 bytes)
image015.gif (583 bytes)
(3)




или сигмоидная:

image016.png (1754 bytes)
image019.gif (397 bytes)
(4)

В такой модели нейрона пренебрегают многими известными характеристиками биологического прототипа, которые некоторые исследователи считают критическими. Например, в ней не учитывают нелинейность пространственно-временной суммации, которая особенно проявляется для сигналов, приходящих по возбуждающим и тормозящим синапсам, различного рода временные задержки, эффекты синхронизации и частотной модуляции, рефрактерность и т. п. Несмотря на это нейроподобные сети, простроенные на основе таких простых нейроподобных элементов, демонстрируют ассоциативные свойства, напоминающие свойства биологических систем.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -



Книжный магазин