Page 12 - 4721

2 ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КЛАСИФІКАЦІЇ З
ДОПОМОГОЮ ЛІНІЙНИХ НЕЙРОНІВ

Мета роботи: ознайомитися з вирішенням задачі
класифікації з допомогою лінійних нейронів.

Теоретичні відомості

Штучний нейрон (математичний нейрон Маккалока –
Піттса, формальний нейрон) – вузол штучної нейронної
мережі, що є спрощеною моделлю природного нейрона.
Математично, штучний нейрон зазвичай представляють як
деяку нелінійну функцію від єдиного аргумента – лінійної
комбінації всіх вхідних сигналів. Цю функцію називають
функцією активації або функцією спрацьовування,
передавальною функцією. Отриманий результат посилається
на єдиний вихід. Такі штучні нейрони об’єднують в мережі –
з’єднують виходи одних нейронів з входами інших. Штучні
нейрони та мережі є основними елементами ідеального
нейрокомп’ютеру.
Передавальна функція f (u) визначає залежність сигналу
на виході нейрона від зваженої суми сигналів на його входах.
Також для деяких алгоритмів навчання мережі необхідно, щоб
вона була безперервно диференційовною на всій числової осі.
Штучний нейрон повністю характеризується своєю
передавальною функцією. Використання різних
передавальних функцій дозволяє вносити нелінійність у
роботу нейрона і в цілому нейронної мережі.

11