Изкуствена невронна мрежа: Разлика между версии
Изтрито е съдържание Добавено е съдържание
MihalOrela (беседа | приноси) м correcting English spelling: (back-propogation) ==> (back-propagation) |
MihalOrela (беседа | приноси) м Включам картина на сигмоидалната функция |
||
Ред 4:
Математическия аналог на биологичната невронна мрежа представлява множество от взаимносвързани прости изчислителни елементи (([[неврон]]и)). Всеки неврон приема [[сигнал]]и от другите (под формата на числа), сумира ги, като сумата минава през активационна функция (най-често използваната е сигмоидалната функция y=f(x)=1/(1+e<sup>-х</sup>)), и така определя своята активация (степен на възбуда), която се предава по изходящите връзки към другите неврони. Всяка връзка има тегло, което умножавайки се със сигнала, определя неговата значимост (сила). Теглата на връзките са аналогични на силата на синаптичните импулси, предавани между биологичните неврони. Отрицателна стойност на теглото съответства на подтискащ [[импулс]], а положителна - на възбуждащ.
[[File:Logistic-curve.svg|thumb|right|170px|сигмоидалната функция y=f(x)=1/(1+e<sup>-х</sup>]]
В невронната мрежа обикновено винаги съществуват входен и изходен слой от неврони, във входния се въвежда информацията към мрежата, след това сигналите от входните неврони преминават през един или няколко слоя от междинни (скрити) неврони, според топологията на невронната мрежа, като сигналите накрая стигат до изходния слой, откъдето се чете получената информация.
| |||