Принципы организации и функционирования ИНС

Нейронная сеть – это параллельная распределенная структура обработки информации в виде направленного графа с учетом следующих определений и ограничений:

1) вершинами графа являются обрабатывающие элементы; обрабатывающий элемент ИНС - искусственные нейроны (ИН);

2) дуги графа - связи; каждая функционирует как однонаправленный канал непрерывной передачи сигнала; математический тип данных, передаваемых по связям, может быть любым;

3) каждый обрабатывающий элемент может принимать любое количество входных связей (входов);

4) каждый обрабатывающий элемент может иметь любое количество выходных связей (выходов), но по ним должен передаваться один и тот же сигнал (выходной сигнал);

5) обрабатывающий элемент имеет локальную память; содержимое локальной памяти характеризует связь и называется весовым коэффициентом связи; выходной сигнал обрабатывающего элемента определяется как значение функции, называемой функцией активации, аргументами которой являются весовые коэффициенты и входные сигналы;

6) входные сигналы нейронной сети поступают по входным связям, начинающимся за ее пределами, а выходные сигналы – оканчиваются за пределами сети.

Как правило, во всех известных ИНС множество ИН разделено на подмножества, которые называются слоями. ИН могут быть связаны как с ИН своего слоя, так и с ИН других слоев.

Многие модели ИНС включают в себя слой, называемый входным. Каждый ИН входного слоя принимает только внешние по отношению к ИНС входные сигналы и, как правило, его функция заключается только в передаче сигналов на следующий слой сети.

Функцией нейрона является также реализация процесса обучения сети, который заключается в изменении значений весовых коэффициентов в соответствии с изменяющимися условиями функционирования.

Схема искусственного нейрона представлена на рис. 4.1.

Рис. 4.1. Искусственный нейрон

Каждый из N + 1 входных сигналов умножается на соответствующий весовой коэффициент и поступает на суммирующий блок, обозначенный Σ. Множество весовых коэффициентов входных связей нейрона обозначается W и представляет собой вектор-столбец W = [ w ₀, w ₁, …, w_N ]^T.

Суммирующий блок, соответствующий телу биологического элемента, складывает взвешенные входы алгебраически:

.

Значение называется внутренним выходом ИН, и преобразуется функцией активации f, в результате чего получается выходной сигнал ИН: y = f (I).

Значения параметров x ₀ и w ₀ фиксированы. Весовой коэффициент w ₀ принимает значение q, которое называется пороговым значением функции активации.

Существует много разновидностей функций активации, но наиболее удобна в использовании нелинейная зависимость, называемая логистической функцией и определяемая как:

,

где a – параметр, определяющий свойства функции.