Suniy Neyron tarmoqlari. Neyron tarmoqlari: turlari, ishlash printsipi va qo'llash sohalari. Neyron tarmoqlari

Neyron tarmog'ining sxemasi

Neyron tarmog'ining ishlash printsipini namoyish etish uchun maxsus ko'nikmalar talab qilinmaydi. Neyronlarning kirish qatlami ma'lum ma'lumotlarni oladi. U sinaps orqali keyingi qatlamga uzatiladi, bunda har bir sinaps o'z vazn koeffitsientiga ega va har bir keyingi neyron bir necha kiruvchi sinapsga ega bo'lishi mumkin.

Natijada, keyingi neyron tomonidan olingan ma'lumotlar barcha ma'lumotlarning yig'indisidir, ularning har biri o'z vazn koeffitsientiga ko'paytiriladi. Olingan qiymat aktivatsiya funktsiyasiga almashtiriladi va chiqish ma'lumotlari olinadi, u yakuniy natijaga erishgunga qadar uzatiladi. Tarmoqning birinchi ishga tushirilishi to'g'ri natijalarni bermaydi, chunki tarmoq hali o'qitilmagan.

Aktivatsiya funktsiyasi kirish ma'lumotlarini normalizatsiya qilish uchun ishlatiladi. Bunday funktsiyalar juda ko'p, ammo eng keng tarqalgan bir necha asosiy funktsiyalarni ajratib ko'rsatish mumkin. Ularning asosiy farqi - ular faoliyat ko'rsatadigan qiymatlar diapazoni.

• 
  F (x) \u003d x chiziqli funktsiyasi, eng sodda, faqat yaratilgan neyron tarmoqni sinab ko'rish yoki ma'lumotlarni asl shaklida uzatish uchun ishlatiladi.
  
• 
  Sigmasimon eng keng tarqalgan faollashtirish funktsiyasi hisoblanadi va f (x) \u003d 1/1 + e- ×; uning qiymatlari diapazoni 0 dan 1 gacha. Bu logistik funktsiya deb ham ataladi.
  
• 
  Salbiy qiymatlarni yashirish uchun giperbolik tangensdan foydalaning. F (x) \u003d e² × - 1 / e² × + 1 - bu funktsiya ushbu shaklga ega va uning diapazoni -1 dan 1 gacha. Agar neyron tarmog'i salbiy qiymatlardan foydalanishni ta'minlamasa, unda siz undan foydalanmasligingiz kerak.
  
•