ПЕРЕЛІК ДИСЦИПЛІН:
  • Адміністративне право
  • Арбітражний процес
  • Архітектура
  • Астрологія
  • Астрономія
  • Банківська справа
  • Безпека життєдіяльності
  • Біографії
  • Біологія
  • Біологія і хімія
  • Ботаніка та сільське гос-во
  • Бухгалтерський облік і аудит
  • Валютні відносини
  • Ветеринарія
  • Військова кафедра
  • Географія
  • Геодезія
  • Геологія
  • Етика
  • Держава і право
  • Цивільне право і процес
  • Діловодство
  • Гроші та кредит
  • Природничі науки
  • Журналістика
  • Екологія
  • Видавнича справа та поліграфія
  • Інвестиції
  • Іноземна мова
  • Інформатика
  • Інформатика, програмування
  • Юрист по наследству
  • Історичні особистості
  • Історія
  • Історія техніки
  • Кибернетика
  • Комунікації і зв'язок
  • Комп'ютерні науки
  • Косметологія
  • Короткий зміст творів
  • Криміналістика
  • Кримінологія
  • Криптология
  • Кулінарія
  • Культура і мистецтво
  • Культурологія
  • Російська література
  • Література і російська мова
  • Логіка
  • Логістика
  • Маркетинг
  • Математика
  • Медицина, здоров'я
  • Медичні науки
  • Міжнародне публічне право
  • Міжнародне приватне право
  • Міжнародні відносини
  • Менеджмент
  • Металургія
  • Москвоведение
  • Мовознавство
  • Музика
  • Муніципальне право
  • Податки, оподаткування
  •  
    Бесплатные рефераты
     

     

     

     

     

     

         
     
    Структура нейронних мереж
         

     

    Інформатика, програмування
    Структура нейронних мереж

    У наші дні зростає необхідність в системах, які здатні не тільки виконувати одного разу запрограмовану послідовність дій над заздалегідь певними даними, але і здатні самі аналізувати знову інформацію, що надходить, знаходити в ній закономірності, проводити прогнозування і т.д. У цій області програм найкращим чином зарекомендували себе так звані нейронні мережі - самонавчання системи, що імітують діяльність людського мозку. Розглянемо докладніше структуру штучних нейронних мереж (НС) та їх застосування в конкретних завданнях.

    Штучний нейрон.

    Незважаючи на велику різноманітність варіантів нейронних мереж всі вони мають спільні риси. Так всі вони, також як і мозок людини, складаються з великої кількості однотипних елементів - нейронів, які імітують нейрони головного мозку, пов'язаних між собою. На рис.1 показана схема нейрона

    З малюнка видно, що штучний нейрон, так само як і живий, складається з синапсів, що пов'язують входи нейрона з ядром, ядра нейрона, яке здійснює обробку вхідних сигналів і аксона, який пов'язує нейрон з нейронами наступного шару. Кожен синапс має вагу, який визначає наскільки відповідний вхід нейрона впливає на його стан. Стан нейрона визначається за формулою

    (1)

    де

    n - число входів нейрона

    xi - значення i-го входу нейрона

    wi - вага i-го синапсу

    Потім визначається значення аксона нейрона за формулою

    Y = f (S) (2)

    Де f - деяка функція, яка називається активаційний. Найбільш часто як активаційний функції використовується так званий сігмоід, який має такий вигляд:

    (3)

    Основна перевага цієї функції в тому, що вона диференційовних на всій осі абсцис і має дуже просту похідну:

    (4)

    При зменшенні параметра

         
     
         
    Реферат Банк
     
    Рефераты
     
    Бесплатные рефераты
     

     

     

     

     

     

     

     
     
     
      Все права защищены. Reff.net.ua - українські реферати ! DMCA.com Protection Status