Зміст
Визначення нейронних мереж
Біологічний нейрон
Штучні нейронні мережі
Застосування нейронних мереж
Навчання нейронних мереж
Моделі нейронних мереж
Персептрон
Мережа Кохонена
Визначення нейронних мереж
Нейронна мережа - це система, яка приймає рішення при безлічі заданих умов (на вході багато різних умов, за якими видається рішення на виході).
Біологічний нейрон
Нейрон є нервовою клітиною біологічної системи. Він складається з тіла і відростків, що з'єднують його з зовнішнім світом рис. 1.1.
Відростки, за якими нейрон отримує збудження, називаються дендритами. Відросток, по якому нейрон передає збудження, називається аксонів, причому аксон у кожного нейрона один. Місце з'єднання аксона нейрона - джерела порушення з дендритом називається синапсом. Основна функція нейрона полягає в передачі збудження з дендритів на аксон. Але сигнали, що надходять з різних дендритів, можуть надавати різний вплив на сигнал в аксоні. Нейрон видасть сигнал, якщо сумарне збудження перевищить деяке граничне значення, яке в загальному випадку змінюється в деяких межах. В іншому випадку на аксон сигнал виданий не буде: нейрон не відповість на збудження. У цієї основної схеми багато ускладнень і винятків, тим не менше, більшість штучних нейронних мереж моделюють лише ці прості властивості.
Штучні нейронні мережі.
Штучний нейрон імітує в першому наближенні властивості біологічного нейрона. На вхід штучного нейрона надходить деяка безліч сигналів, кожен з яких є виходом іншого нейрона. Кожен вхід множиться на відповідну вагу, аналогічний синаптичної силі, і всі твори сумуються, визначаючи рівень активації нейрона. На малюнку можна побачити безліч вхідних сигналів, позначених x1, x2,:, xn, надходить на штучний нейрон. Ці вхідні сигнали, в сукупності, що позначаються вектором X, відповідають сигналам, що приходять в синапси біологічного нейрона. Кожен сигнал множиться на відповідну вагу w1, w2, ..., wn, і поступає на суммирующий блок. Кожна вага відповідає «силі» однієї біологічної синаптичного зв'язку. Суммирующий блок, що відповідає тілу біологічного елемента, складає зважені входи алгебраїчно, створюючи вихід, який ми будемо називати NET. У векторних позначеннях це може бути компактно записано таким чином: NET=XW.
Хоча один нейрон і здатний виконувати найпростіші процедури розпізнавання, сила нейронних обчислень виникає від з'єднань нейронів в мережах. Найпростіша мережа складається з групи нейронів, що утворюють шар, як показано на рис.1.3. Відзначимо, що вершини-кола зліва служать лише для розподілу вхідних сигналів. Вони не виконують будь-яких обчислень, і тому не будуть вважатися шаром. З цієї причини вони позначені колами, щоб відрізняти їх від обчислює нейронів, позначених квадратами. Кожен елемент з безлічі входів Х окремою вагою сполучений з кожним штучним нейроном. Обчислення вихідного вектора N, компонентами якого є виходи OUT нейронів, зводиться до матричного множенню N=XW, де N і Х - вектори-рядки.
Більші і складні нейронні мережі мають, я...
