Решение на такава задача от мозъка може да бъде обработката на информация от обикновеното зрение (human vision). Във функциите на зрителната
Изтегляне 1.78 Mb. Pdf просмотр
|
Свързани:
Kniga uchitel IT 6. klas Даниела Убенова (1), Kniga uchitel IT 8. klas Даниела Убенова, elektronno-obuchenie
| Правило 1 : Насоченото преминаване на сигнала от всяка мрежа се определя от насочени стрелки. Могат да се определят два типа връзки: - синаптически връзки (synaptic link) – поведението им се определя от линейното (linear) съотношение вход-изход, а сигналите на възела се умножават по синаптическите тегла и в резултат се получава сигнал във възела . Те са показани на фиг. 1.9, а. - активиращи връзки (activation link) – поведението им се определя от нелинейното (nonlinear) съотношение вход-изход. Те са показани на фиг.1.9б, където e нелинейна функция на активация. 16 Правило 2: Сигналите на възела са равни на алгебричната сума на сигналите постъпващи на неговия вход. На фиг. 1.9, в. е демонстрирано това правило за случай на синаптическа сходимост (synaptic convergence). Правило 3: Сигналите от дадения възел се предават по всички изходни връзки без отчитане на предаваната функция на изходните връзки. На фиг. 1.9, г е показано това правило за синаптически дивергенции (synaptic divergence) или разходимости. Фиг. 1.9. Основни правила за построение на граф за предаване на сигнали На фиг. 1.10. е показан пример за граф на предаване на сигнала. Това е модела на неврона съответстващ на блоковата диаграма от фиг. 1.7. Входният сигнал приема стойност , а съответното синаптическо тегло , където – праг на неврона к. 17 Невронна мрежа – това е насочен граф, състоящ се от възли съединяващи синаптическите и активиращи връзки, които се характеризират със следните четири свойства: 1. Всеки неврон представлява множество от линейни синаптически връзки, като външният праг е възможна нелинейна връзка на активация. Прагът представляващ входните синаптически връзки се счита за равен на +1. 2. Синаптическите невронни мрежи се използват за претегляне на съответстващите им входни сигнали. 3. Претеглената сума на входните сигнали определя индукционно локално поле за всеки отделен неврон. 4. Активиращата връзка модифицира индукционното локално поле на неврона свързвано с изходният сигнал. Фиг.1.10. Граф за предаване на сигнала за един неврон Насоченият граф се определя от показаният по-горе способ, който се явява пълен (complete). Това означава, че той описва не само протичането на сигнала между невроните, но и предаването на сигнал в самия неврон. Ако е необходимо да се опише само преминаването на сигнала между невроните, то може да се използва съкратена форма на този граф, изпускаща детайлите на предаване на сигнала в неврона. Такъв насочен граф се нарича частично пълен (partially complete) и се характеризира със следните свойства: - Входният сигнал на графа формира източника (source node) на възли или входните елементи. - Всеки неврон се представя от един възел наречен изчислителен (computation node). - Линии на предаване на сигнала (communication links), свързващи възлите – източници и изчислителните възли на графа нямат тегло. Те просто определят направлението на протичането на сигнала на графа. Частично пълен насочен граф определен по посоченият по-горе способ се нарича архитектурен (architectural graph). Той описва структурата на невронните мрежи. Прост случай на граф състоящ се от един неврон с m входа и фиксиран праг е равен на +1 е показан на фиг. 1.11. 18 Фиг.1.11. Архитектурен граф на неврона Фиг.1.12. Граф за предаване на сигнала в система с една обратна връзка Представяне на граф за предаване на сигнала в система с една обратна връзка чрез три графични представяния на невронните мрежи: 1. Блокова диаграма описваща функциите на невронната мрежа. 2. Граф за протичане на сигнала обезпечаващ пълно описване на предаването на сигнала по невронната мрежа. 3. Архитектура на граф описващ структурата на невронните мрежи. Изтегляне 1.78 Mb. Сподели с приятели:
|