передачі імпульсів.
синапси - це специфічні утворення на дендритах і аксонах (місця з'єднання з іншими дендритами).
Штучна нейронна мережа (ШНМ) - це спрощена модель біологічного мозку, точніше нервової тканини. Природна нервова клітина (нейрон) складається з тіла ( соми ), що містить ядро, і відростків- дендритів , за якими в нейрон надходять вхідні сигнали. Один з відростків, розгалужених на кінці, служить для передачі вихідних сигналів даного нейрона іншим нервовим клітинам. Він називається аксоном . З'єднання аксона з дендритом іншого нейрона називається синапсом . Нейрон збуджується і передає сигнал через аксон, якщо число тих, що прийшли за дендрита збуджуючих сигналів більше, ніж число гальмуючих.
Мережа штучних нейронних мереж являє собою сукупність простих обчислювальних елементів - штучних нейронів, кожен з яких володіє певною кількістю входів (дендритів) і єдиним виходом (аксоном), розгалуження якого підходять до синапсах, що зв'язує його з іншими нейронами . На входи нейрона надходить інформація ззовні або від інших нейронів. Кожен нейрон характеризується функцією перетворення вхідних сигналів у вихідний (функція збудження нейрона). Нейрони в мережі можуть мати однакові або різні функції збудження. Сигнали, що надходять на вхід нейрона, нерівнозначні в тому сенсі, що інформація з одного джерела може бути більш важливою, ніж з іншого. Пріоритети входів задаються за допомогою вектора вагових коефіцієнтів, що моделюють синаптичну силу біологічних нейронів. p align="justify"> Модель штучного нейрона є дискретно-безперервний перетворювач інформації. Інформація, що надходить на вхід нейрона, підсумовується з урахуванням вагових коефіцієнтів сигналів i = 1, ..., n, де n - розмірність простору вхідних сигналів. Потенціал нейрона визначається за формулою P = .
Зважена сума надійшли сигналів (потенціал) перетвориться за допомогою передавальної функції f (P) у вихідний сигнал нейрона Y, який передається іншим нейронам мережі, тобто Y = f (P). Вид передавальної (активаційною) функції є найважливішою характеристикою нейрона. У загальному випадку ця функція може бути ступінчастою (порогової), лінійної або нелінійної. Порогова функція пропускає інформацію тільки в тому випадку, якщо алгебраїчна сума вхідних сигналів перевищує деяку постійну величину P *, наприклад:
...
