ВУЗ:
Составители:
30
)].([)( tyFtz =
ФН – это дискретная модель, поэтому состояние нейрона (его выходной)
сигнал) в момент времени t
i+1
формируется на основе значений входных
сигналов в предыдущий момент времени t
i
. Тем самым дискретная модель в
определенной степени учитывает свойство рефрактерности биологических
нейронов, приводящее к тому, что нейрон может изменять свое состояние с
конечной частотой.
В ФН в качестве активационной функции F используется пороговая
(знаковая) функция:
1, если [y(t)] > 0;
z(t) = F[y(t)] = sign [y(t)] =
0, если
[y(t)] ≤ 0.
График функции z(t) = sign[y(t)] показан на рис. 3.1.
Рис. 3.1. График функции z(t) = sign[y(t)]
Учитывая, что y(t) = V(t) – Q и, соответственно V(t) = y(t) + Q, график
активационной функции ФН можно представить в виде z(t) = sign[V(t) – Q],
приняв
за ось абсцисс величину мембранного потенциала V(t). При этом
наглядным становится влияние порога нейрона на выходной сигнал (рис. 3.2).
Рис. 3.2. График функции z(t) = sign[V(t) – Q]
Устройство, реализующее знаковую функцию, может быть импульсным
или статическим. В первом случае при выполнении условия возбуждения
нейрона (y(t
i
) > 0) на выходе появляется единичный сигнал z(t
i+1
) = e(t), a priori
заданной длительности τ. После окончания этого сигнала ФН переходит в
невозбужденное состояние и остается в нем до следующего выполнения
z(t)
y(t)
0
1
z(t)
V(t)
Q
1
0
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- …
- следующая ›
- последняя »
