Книга представляет собой введение в основные понятия, методы и ал
Предсказательная модель в виде нейронной сети
Download 0.87 Mb.
|
machine-learning-mironov
Предсказательная модель в виде нейронной сетиВ современных технологиях машинного обучения очень популярны пред- сказательные модели, основанные на нейронных сетях. Данные модели используют преобразователи информации, являющи- еся аналогами биологических нейронов. Структура биологического ней- рона изображена на следующей картинке: Преобразование информации в нейроне происходит в его центральной части (называемой телом), от которой отходят отростки двух типов: ∙ дендриты, по ним поступают входные сигналы, будем считать дендриты занумерованными натуральными числами 1, . . . , , ∙ аксон, отросток такого типа ровно один, по нему проходит выход- ной сигнал. Схема работы нейрона имеет следующий вид: с каждым из дендритов связано некоторое неотрицательное действительное число, называемое весовым коэффициентом (или просто весом). Обозначим записью ∀ ≥ 1, . . . , список весов, соответствующих каждому из дендритов ( = 1, . . . , дендриту номер соответствует вес ). Кроме того, с нейроном связано число 0 0, называемое порогом возбуждения. Сигналы, поступаемые в нейрон по дендритам, являются электриче- скими импульсами различной интенсивности. Обозначим записью 1, . . ., список интенсивностей сигналов, поступивших в текущий момент по ∀ ∑︀ каждому из дендритов ( = 1, . . . , – интенсивность сигнала, посту- пившего на нейрон номер ). Данные сигналы вызывают в центральной части нейрона электрический импульс интенсивности , и =1
∙ если интенсивность этого импульса превышает порог возбуждения нейрона 0, то нейрон выпускает по аксону выходной сигнал неко- торой интенсивности, ∙ иначе по аксону выходной сигнал не выпускается (мы будем счи- тать, что в этом случае по аксону выпускается выходной сигнал нулевой интенсивности). Нейрон можно рассматривать как преобразователь числовой инфор- мации: на его вход поступает кортеж действительных чисел (1, . . . , ), на выход он выдает число 𝑎, определяемое соотношением 𝑎 = 𝜎 (︁ ∑︁ − 0)︁ где 𝜎 – функция (называемая функцией активации), сопоставляющая неотрицательным числам значение 1, и отрицательным числам – значе- ние 0. Функционирование нейрона изображается диаграммой Ниже мы будем называть нейронами не только биологические ней- роны, но также и произвольные преобразователи числовой информации, работающие по описанному выше принципу. Функция активации (𝜎) в нейронах может иметь не только описанный выше вид, но также и другой вид, например: 1+𝑒 Download 0.87 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling