- Результативность синапса настраивается проходящими через него сигналами, поэтому синапсы обучаются в зависимости от активности процессов, в которых они принимают участие.
- Нейроны взаимодействуют с помощью короткой серии импульсов. Сообщение передается с помощью частотно-импульсной модуляции.
- представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров.
Искусственные нейронные сети - Нейронные сети находят свое применение в системах распознавания образов, обработки сигналов, предсказания и диагностики, в робототехнических и бортовых системах.
- Входные сигналы xn взвешенные весовыми коэффициентами соединения wn складываются, проходят через передаточную функцию, генерируют результат и выводятся.
Искусственные нейронные сети - Слой входных нейронов получает данные или из входных файлов, или непосредственно с электронных датчиков. Выходной слой пересылает информацию непосредственно во внешнюю среду, ко вторичному компьютерному процессу, или к другому устройству.
Искусственные нейронные сети - Между этими двумя слоями может быть несколько скрытых слоев, содержащих много разнообразно связанных нейронов. Входы и выходы каждого из скрытых нейронов соединены с другими нейронами.
Обучение нейронных сетей - Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами.
- Для процесса обучения необходимо иметь модель внешней среды, в которой функционирует нейронная сеть - нужную для решения задачи информацию. Во-вторых, необходимо определить, как настраиваются весы связей сети. Алгоритм обучения означает процедуру, в которой используются правила обучения для настраивания весов.
Do'stlaringiz bilan baham: |
