Page 38 - 4713
P. 38
Вхідні сигнали x зважені ваговими коефіцієнтами з'єднання w
n
n
додаються, проходять через передатну функцію, генерують результат
і виводяться.
У наявних на цей час пакетах програм штучні нейрони
називаються "елементами обробки" і мають набагато більше
можливостей, ніж простий штучний нейрон, описаний вище.
Модифіковані входи передаються на функцію сумування, яка
переважно тільки сумує добутки. Проте можна обрати багато різних
операцій, такі як середнє, найбільше, найменше, OR, AND, тощо, які
могли б виробляти деяку кількість різних значень.
В існуючих нейромережах в якості передатних функцій можуть
бути використані сигмоїда, синус, гіперболічний тангенс та ін.
Після обробки сигналу, нейрон на виході має результат
передатної функції, який надходить на входи інших нейронів або до
зовнішнього з'єднання, як це передбачається структурою
нейромережі.
Штучні нейронні мережі. Існуючі на даний час, нейромережі є
групуванням штучних нейронів. Це групування обумовлено
створенням з'єднаних між собою прошарків.
Існують мережі, які містять лише один прошарок, або навіть
один елемент, більшість застосувань вимагають мережі, які містять як
мінімум три нормальних типи прошарків - вхідний, прихований та
вихідний. Прошарок вхідних нейронів отримує дані або з вхідних
файлів, або безпосередньо з електронних давачів. Вихідний прошарок
пересилає інформацію безпосередньо до зовнішнього середовища, до
вторинного комп'ютерного процесу, або до інших пристроїв. Між
цими двома прошарками може бути багато прихованих прошарків,
які містять багато нейронів у різноманітних зв'язаних структурах.
Входи та виходи кожного з прихованих нейронів просто йдуть до
інших нейронів.
У більшості мереж кожен нейрон прихованого прошарку
отримує сигнали від всіх нейронів попереднього прошарку та
звичайно від нейронів вхідного прошарку. Після виконання операцій
над сигналами, нейрон передає свій вихід до всіх нейронів наступних
прошарків, забезпечуючи шлях передачі вперед на вихід.
При зворотному зв'язку, вихід нейронів прошарку скеровується
до нейронів попереднього прошарку .
Навчання штучної нейронної мережі. Обґрунтованість
застосування нейромереж
38
