Структура нейронной сети. Однослойные нейронные сети

Введение

Искусственная нейронная сеть (далее ИНС) — математическая модель, построенная по принципу функционирования биологических нейронных сетей, а также её программное или аппаратное воплощение. В настоящее время ИНС вызывают интерес у специалистов самых разных областей (техническое конструирование, философия и т.д.)

Основные преимущества ИНС:

· обучаемость — после предъявления входных сигналов ИНС самонастраиваются, чтобы обеспечивать требуемую реакцию. В некоторых случаях данный процесс может приводить к неустойчивому поведению системы;

· ИНС способны обобщать уже имеющуюся информацию и извлекать из неё необходимые данные,

· возможность расширения ИНС при необходимости с помощью дополнительных нейронов;

· устойчивость ИНС к отказам некоторых нейронов благодаря хранению информации в распределённом виде;

· ИНС — универсальный механизм обработки данных, одно и то же решение может быть использовано сразу в нескольких областях;

· нелинейность (крайне полезный фактор при обработке нелинейных входных сигналов, например, человеческой речи);;

· ИНС способны извлекать из поступающей информации главное и отбрасывать лишние данные;

· сходство структуры ИНС и человеческого мозга даёт надежды на построение крайне высокопроизводительных систем в будущем.

Биологический нейрон

Нейрон — электрически возбудимая клетка, передающая и обрабатывающая информацию с помощью химических и электрических сигналов. Нейрон состоит из ядра, тела клетки и длинных отростков. Нейроны могут соединяться один с другим, формируя биологические нейронные сети.

За проведение информации от тела нейрона или от нейрона к требуемому органу отвечает длинный отросток нейрона, называющийся аксон. Обычно у нейрона имеется только один аксон. Также у нейрона есть несколько коротких и сильно разветвлённых отростков — дендритов — которые получают информацию через синапсы от аксонов других нейроном и передают её через электрический сигнал телу нейрона. Синапс — это место контакта между нейронами; их количество может составлять от 10 до 100 000. Кроме того, синапсы могут настраиваться проходящими через них сигналами.

Рис. 1 Строение нейрона

Основная функция нейрона — передача электрических или химических сигналов с дендрита на аксон. В том случае, если суммарный заряд превышает некоторое значение, нейрон выдаёт сигнал. Именно на основе этих свойств функционируют большинство ИНС, хотя эта система имеет много усложнений и исключений.

Технический нейрон

Искусственный нейрон, так же, как и живой, состоит из синапсов, связывающих входы нейрона с ядром; ядра нейрона, которое осуществляет обработку входных сигналов и аксона, который связывает нейрон с нейронами следующего слоя. Каждый синапс имеет «вес» (величина синаптической связи или электрическая проводимость синапса, обозначение Wi), который определяет, насколько соответствующий вход нейрона влияет на его состояние.

Рис. 2 Модель технического нейрона

Рис. 3 Формула определения состояния нейрона

Условные обозначения:

· n – число входов нейрона

· xi – значение i-го входа нейрона

· wi – вес i-го синапса.

Структура нейронной сети. Однослойные нейронные сети

ИНС можно представить в виде направленного графа со взвешенными связями, в котором узлами являются искусственные нейроны. В простейшей ИНС есть только один слой нейронов.

Рис. 4 Однослойная нейронная сеть

Условные обозначения:

· круги — распределители входных сигналов, не выполняют никаких вычислений, не считаются слоем;

· квадраты — вычисляющие нейроны;

· x_n — входы;

· w_n — синапсы;

Для удобства веса ИНС считаются элементами матрицы W, имеющей m строк (количество входов) и n столбцов (количество нейронов). Например W3,4 — это вес, связывающий четвёртый вход со вторым нейроном. Выходной вектор N вычисляется по формуле N = XW, где N и Х - векторы-строки. При изменении матрицы W меняется и реакция ИНС на входные сигналы.

Поиск по сайту: