МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ

в пределе при a=0 вырождаясь в горизонтальную линию на уровне МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ 0.5, при увеличении a сигмоид приближается по внешнему виду к МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ функции единичного скачка с порогом T в точке x=0. Из МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ выражения для сигмоида очевидно, что выходное значение нейрона лежит в МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ диапазоне [0,1]. Одно из ценных свойств сигмоидной функции – простое МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ выражение для ее производной, применение которого будет рассмотрено в дальнейшем.
МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ (4)
Следует отметить, что сигмоидная функция дифференцируема на всей оси абсцисс, МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ что используется в некоторых алгоритмах обучения. Кроме того она обладает МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ свойством усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ от больших сигналов, так как они соответствуют областям аргументов, где МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ сигмоид имеет пологий наклон.

Рис.3 Однослойный перцептрон
Возвращаясь к общим чертам, МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ присущим всем НС, отметим, во-вторых, принцип параллельной обработки сигналов, который МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ достигается путем объединения большого числа нейронов в так называемые слои МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ и соединения определенным образом нейронов различных слоев, а также, в МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ некоторых конфигурациях, и нейронов одного слоя между собой, причем обработка МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ взаимодействия всех нейронов ведется послойно.
В качестве примера простейшей НС рассмотрим МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ трехней¬ронный перцептрон (рис.3), то есть такую сеть, нейроны которой имеют МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ активационную функцию в виде единичного скачка* . На n входов МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ пос

МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ

тупают некие сигналы, проходящие по синапсам на 3 нейрона, образующие МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ единственный слой этой НС и выдающие три выходных сигнала:
, МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ j=1...3 (5)
Очевидно, что все весовые коэффициенты синапсов одного слоя МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ нейронов можно свести в матрицу W, в которой каждый элемент МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ wij задает величину i-ой синаптической связи j-ого нейрона. Таким образом, МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ процесс, происходящий в НС, может быть записан в матричной форме:
Y=F(XW) (6)
где МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ X и Y – соответственно входной и выходной сигнальные векторы, МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ F( V) – активационная функция, применяемая поэлементно к компонентам вектора МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ V.
Теоретически число слоев и число нейронов в каждом слое может МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ быть произвольным, однако фактически оно ограничено ресурсами компьютера или специализированной МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ микросхемы, на которых обычно реализуется НС. Чем сложнее НС, тем МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ масштабнее задачи, подвластные ей.
Выбор структуры НС осуществляется в соответствии с МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ особенностями и сложностью задачи. Для решения некоторых отдельных типов задач МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ уже существуют оптимальные, на сегодняшний день, конфигурации, описанные, например, в МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ [2],[3],[4] и других изданиях, перечисленных в конце статьи. Если же МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ задача не может быть сведена ни к одному из известных МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ типов, разработчику приходится решать сложную проблему синтеза новой конфигурации. При МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ этом он руководствуется несколькими основополагающими принципами: возможности сети возрастают с МОБИЛЬНЫЕ ИГРЫ

Главная || 1 || 2 || 3 || 4 || 5 || 6 || 7 || 8 || 9 ||

Hosted by uCoz