Нейросетевые модели для систем информационной безопасности. Брюхомицкий Ю.А. - 33 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

33
z(t) = F[V(t)] =
а[V(t) – Q], если V(t) > Q,
где а – коэффициент, соответствующий тангенсу угла наклона линейного
участка функции.
Графики кусочно-линейной активационной функции показаны на рис. 3.5.
Рис. 3.5. Графики кусочно-линейной активационной функции
2. Кусочно-линейная активационная функция с ограничением
(линейный
порог, гистерезис)
0, если y(t) ≤ 0;
z(t) = F[y(t)] = а·y(t), если 0 < y(t) < z
max
/a;
z
max
, если y(t) ≥ z
max
/a
или
0, если V(t) ≤ Q;
z(t) = F[V(t)] = а[V(t) – Q], если Q < V(t) < z
max
/a;
z
max
, если V(t) ≥ z
max
/a.
Графики кусочно-линейной активационной функции с ограничением
показаны на рис. 3.6.
Рис. 3.6. Графики кусочно-линейной активационной функции с ограничением
3. Сигмоидальная активационная функция
(нелинейная с насыщением,
логистическая, сжимающая, S-образная, сигмоид)
)(
1
1
)]([)(
tya
e
tyFtz
⋅−
+
==
или
z(t) z(t)
V(t)
Q
0
0
аа
y(t)
V(t)
z
max
z
(t)
z
max
Q
0
0
а
z(t)
y(t)
а

Страницы