ні експертні системи, спеціалізовані паралельні обчислювачі на базі нейрочіпів. p align="justify"> Моделі НС можуть бути програмного і апаратного виконання.
Незважаючи на істотні відмінності, окремі типи НС володіють декількома загальними рисами.
По-перше, основу кожної НС складають відносно прості, в більшості випадків - однотипні, елементи (комірки), що імітують роботу нейронів мозку. Далі під нейроном буде матися на увазі штучний нейрон, тобто осередок НС. Кожен нейрон характеризується своїм поточним станом за аналогією з нервовими клітинами головного мозку, які можуть бути порушені або загальмовані. Він володіє групою синапсів - однонапрямлених вхідних зв'язків, з'єднаних з виходами інших нейронів, а також має аксон - вихідну зв'язок даного нейрона, з якою сигнал (збудження або гальмування) надходить на синапси наступних нейронів. Загальний вигляд нейрона наведено на малюнку. br/>В
Кожен синапс характеризується величиною сінаптіческоі зв'язку або її вагою wi, який за фізичним змістом еквівалентний електричної провідності.
Поточний стан нейрона визначається, як зважена сума його входів.
Залежно від функцій, виконуваних нейронами в мережі, можна виділити 3 типи:
В· вхідні нейрони, на які подається вектор, що кодує вхідний вплив або образ зовнішнього середовища; в них зазвичай не здійснюється обчислювальних процедур, а інформація передається з входу на вихід шляхом зміни їх активації;
В· вихідні нейрони, вихідні значення яких представляють виходи нейромережі;
В· проміжні нейрони, що становлять основу нейронних мереж.
У більшості нейронних моделей тип нейрона пов'язаний з його розташуванням в мережі. Якщо нейрон має тільки вихідні зв'язку, то це вхідний нейрон, якщо навпаки - вихідний нейрон. У процесі функціонування мережі здійснюється перетворення вхідного вектора у вихідний, переробка інформації. p align="justify"> Кожен нейрон розпізнає і посилає сигнал про один простий подію, він не посилає багато сигналів і не розпізнає багато подій. Синапс дозволяє єдиному сигналом мати різні впливу на пов'язані з ним нейрони. Розпізнавання більш складних подій є робота групи взаємозалежних нейронів (НС) і кілька біологічних нейронних мереж функціонують взаємопов'язано для обробки все більш складної інформації. p align="justify"> Нейронна мережа складається з шарів нейронів, які з'єднані один з одним. Деталі того, як нейрони з'єднані між собою, змушують замислитися над питанням проектування НС. Деякі нейрони будуть використовуватися для зв'язку із зовнішнім світом, інші нейрони - тільки з нейронами. Вони називаються прихованими нейронами. p align="justify"> Перелічимо основні класи зада...
