Page 137 - 4196

4.9 Нейронні мережі

Інтелектуальні системи на засадах штучних ней-
ронних мереж (НМ) дозволяють розв’язувати проблеми
розпізнавання, прогнозування, апроксимації, створення
експертних систем, адаптивного управління та багатьох
інших застосувань.
Основу кожної НМ складають однотипні елементи
(штучні нейрони), які імітують роботу нейронів мозку
(рисунок 4.6).

Рисунок 4.6 - Штучний нейрон

Кожний нейрон характеризуються своїм поточним
станом за аналогією із нервовими клітинами, які можуть
бути збудженими або загальмованими.
Поточний стан нейрону визначається, як зважена
сума його входів:
n
S   W i x ,
i
i 1
а вихід нейрону є функцією його стану:
y  f  s .
Нелінійна функція  sf називається активаційною
(пороговою). Деякі з активаційних функцій наведені на
рисунку 4.7.
Якщо активаційною функцією вибрати функцією одини-
чного стрибка, то такий штучний нейрон виконуватиме
функцію бінарного порогового елемента, який в залеж-
ності від величини суми S формує на виході або 1 («збу-
джений» стан) або 0 («загальмований» стан).
137