Схема искусственного нейрона. Математическая модель искусственного нейрона. Виды искусственных нейронов

Нейронная сеть - совокупность искусственных нейронов, определенным образом связанных между собой с помощью связей, имеющих весовые коэффициенты.

Схематически искусственный нейрон обозначается:

· X1, X2, Xn – совокупность импульсов (входов)

· W1, W2, Wn – вес каждого входа

· ∑ - сумматор (сумма весов, умноженные на входные импульсы)

· S – выход сумматора

· F – активационная функция

· y – выход сети

(1)

Виды нейронов

Различают входные, промежуточные и выходные нейроны. Входные нейроны имеют только

выходы и на них подается образ, информация передается от входа к выходу путем изменения их активации. Промежуточные нейроны составляют основу нейронных сетей, преобразования в них осуществляются по формуле (1). Выходные нейроны: их выходные значения являются ответом сети, преобразования в них осуществляются по формуле (1) и имеют только входные связи. Замечание: возможны случаи, когда выход топологически внутреннего нейрона будет выходом всей сети.

Три вида нейронов:

1. Входные нейроны — принимают исходный вектор, кодирующий входной сигнал. Как правило, эти нейроны не выполняют вычислительных операций, а просто передают полученный входной сигнал на выход, возможно, усилив или ослабив его;

2. Выходные нейроны — представляют из себя выходы сети. В выходных нейронах могут производиться какие-либо вычислительные операции;

3. Промежуточные нейроны — выполняют основные вычислительные операции.