Книга представляет собой введение в основные понятия, методы и ал


Предсказательная модель в виде нейронной сети


Download 0.87 Mb.
bet8/24
Sana18.03.2023
Hajmi0.87 Mb.
#1281521
TuriКнига
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   24
Bog'liq
machine-learning-mironov

Предсказательная модель в виде нейронной сети


В 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



          сигмоида: 𝜎() = 1

, или th(),


Download 0.87 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   24




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling