рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры
- Раздел Философия
- /
- Принципы организации и функционирования ИНС
Реферат Курсовая Конспект
Принципы организации и функционирования ИНС
Принципы организации и функционирования ИНС - раздел Философия, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ Нейронная Сеть – Это Параллельная Распределенная Струк...
Нейронная сеть – это параллельная распределенная структура обработки информации в виде направленного графа с учетом следующих определений и ограничений:
1) вершинами графа являются обрабатывающие элементы; обрабатывающий элемент ИНС - искусственные нейроны (ИН);
2) дуги графа - связи; каждая функционирует как однонаправленный канал непрерывной передачи сигнала; математический тип данных, передаваемых по связям, может быть любым;
3) каждый обрабатывающий элемент может принимать любое количество входных связей (входов);
4) каждый обрабатывающий элемент может иметь любое количество выходных связей (выходов), но по ним должен передаваться один и тот же сигнал (выходной сигнал);
5) обрабатывающий элемент имеет локальную память; содержимое локальной памяти характеризует связь и называется весовым коэффициентом связи; выходной сигнал обрабатывающего элемента определяется как значение функции, называемой функцией активации, аргументами которой являются весовые коэффициенты и входные сигналы;
6) входные сигналы нейронной сети поступают по входным связям, начинающимся за ее пределами, а выходные сигналы – оканчиваются за пределами сети.
Как правило, во всех известных ИНС множество ИН разделено на подмножества, которые называются слоями. ИН могут быть связаны как с ИН своего слоя, так и с ИН других слоев.
Многие модели ИНС включают в себя слой, называемый входным. Каждый ИН входного слоя принимает только внешние по отношению к ИНС входные сигналы и, как правило, его функция заключается только в передаче сигналов на следующий слой сети.
Функцией нейрона является также реализация процесса обучения сети, который заключается в изменении значений весовых коэффициентов в соответствии с изменяющимися условиями функционирования.
Схема искусственного нейрона представлена на рис. 4.1.
Рис. 4.1. Искусственный нейрон
Каждый из N + 1 входных сигналов 
умножается на соответствующий весовой коэффициент 
и поступает на суммирующий блок, обозначенный Σ. Множество весовых коэффициентов входных связей нейрона обозначается W и представляет собой вектор-столбец W = [w0, w1, …, wN]T.
Суммирующий блок, соответствующий телу биологического элемента, складывает взвешенные входы алгебраически:
.
Значение 
называется внутренним выходом ИН, и преобразуется функцией активации f, в результате чего получается выходной сигнал ИН: y = f(I).
Значения параметров x0 и w0 фиксированы. Весовой коэффициент w0 принимает значение q, которое называется пороговым значением функции активации.
Существует много разновидностей функций активации, но наиболее удобна в использовании нелинейная зависимость, называемая логистической функцией и определяемая как:
,
где a – параметр, определяющий свойства функции.
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
Государственное образовательное учреждение... высшего профессионального образования... Санкт Петербургский государственный...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Принципы организации и функционирования ИНС
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
| Твитнуть |
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Реклама
Информация в виде рефератов, конспектов, лекций, курсовых и дипломных работ имеют своего автора, которому принадлежат права. Поэтому, прежде чем использовать какую либо информацию с этого сайта, убедитесь, что этим Вы не нарушаете чье либо право.
© copyright 1999 - 2024 allRefs.net. Все права защищены. Страница сгенерирована за: 0.486 сек.
Новости и инфо для студентов