2020-10-10
125
| Нейронная сеть (НС) – это программно-технологическая система, которая реализует некоторую формальную модель естественной нейронной сети |
| Особенности и свойства НС |
| 1. Фундаментальное отличие от традиционных компьютеров по структуре, функциям и использованию. |
| 2. НС не программируются, а обучаются!!! В центре обучения – опыт, представленный в примерах (входных формах). |
| 3. Знание НС не локализовано, поскольку информация сохраняется как модель внутренней структуры НС. Эта модель может меняться в процессе обучения |
| 4. НС хорошо решает сложные проблемы на основе прошлого опыта. Решения быстрые и приближённые. |
| Высокая надежность НС |
| НС – совокупность нейронов, определённым образом соединенных друг с другом и с внешней средой. |
 
.
.
.
 
|   
| . . . |
| . . . |   
|
.
.
.
|
(, …, ) = f (
(, …, ))
W = 
, 
– вес связи между i – м и j – м нейронами
| Динамика НС (три закона) |
| Закон активации | Закон обучения | Закон взаимодействия | ||
| 
| 
| ||
| Обновляет состояние нейронов | Изменят веса связей | Регулирует порядок активации нейронов |
|
|
Нейрон и закон активации
<j>
|
| Y |
 
|
|
|
|
|
|
Нейрон <j> или:
1) Предел (порог) возбуждения 
2) В момент времени t и сходится в сост. 
(t)
3) Может быть связан с другими нейронами <j>, который связан с интенсивностью (веса связи)
Уровень возбуждения нейрокод элемента
= 
- = 
= -
Закон активации
(t) → (t+1)
(t+1) = F ( (t))
(t+1) = 1, если - > 0
(t+1) = 0 (или 1), если - ≤ 0
| 1 |
| s |
| Q |
| -1 |
| P |
| F |
Закон обучения
Обучающие правила определяют, каким образом изменяются связи в ответ на входное воздействие.
(t) → (t+1)
(t+1) = (t) + a 
a – скорость обучения (некий коэффициент)
0<a<1
Закон взаимодействия
Этот закон определяет порядок обновления состояния нейронов и весов связей.
Применяются, например:
1) последовательный циклический обзор нейронов;
2) все нейроны задействуются параллельно;
3) осуществляется случайный выбор нейрона;
4) …. и т.д.
