Основы математического моделирования и оптимизации процессов и систем очистки и регенерации воздуха. Дворецкий С.И - 39 стр.

UptoLike

Рис. 2.4. Схема
нелинейного
преобразователя
ϕ
z
)(zϕ
=
α==α
m
i
ii
xzx
1
),(
α
Выходной сигнал
2
α
m
α
1
x
2
x
m
x
α
1
Входные сигналы
Рис. 2.3. Схема адаптивного сумматора
Стандартный формальный нейрон
составлен из входного сумматора, нелинейного
преобразователя и точки ветвления (рис. 2.5).
Точка ветвления служит для рассыл- ки одного сигнала по нескольким адресам. Она
получает скалярный входной сигнал
z
и передает его выходам. Среди нейронных сетей
можно выделить две базовые архитектуры:
слоистые и полносвязные сети
.
),(
0
α+α x
α
Точка ветвления
ϕ
0
α
1
α
m
α
1
1
x
m
x
Рис. 2.5. Схема формального нейрона
В слоистых сетях нейроны расположены в несколько слоев (рис. 2.6).
Нейроны первого слоя получают входные сигналы, преобразуют их и через точки ветвления передают нейронам второго
слоя. Далее срабатывает второй слой и так далее до
k
-го слоя, который выдает выходные сигналы для пользователя. Если не
оговорено противное, то каждый выходной сигнал
i
-го слоя подается на вход всех нейронов (
i +
1)-го
Рис. 2.6. Схема слоистой сети
слоя. Число нейронов в каждом слое может быть любым и никак заранее не связано с количеством нейронов в других слоях.
Стандартный способ подачи входных сигналов: все нейроны первого слоя получают каждый входной сигнал. Особое рас-
пространение получили трехслойные сети, в которых каждый слой имеет свое наименование: первый входной, второй
скрытый, третийвыходной.
В полносвязных сетях каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, включая самого себя. Вы-
ходными сигналами сети могут быть все или некоторые выходные сигналы нейронов после нескольких тактов функциони-
рования сети. Все выходные сигналы подаются всем нейронам.
Таким образом, нейронные сети вычисляют все возможные суперпозиции функции от функций, получаемые при кас-
кадном соединении сетей.
Рассмотрим более подробно слоистую сеть (рис. 2.6). Ее структура характеризуется числом
K
и количеством нейронов в
каждом слое. Заметим, что в слоистой сети связи между нейронами в слое отсутствуют.
ψ
0
0
ψ
1
0
ψ
2
0
ψ
N
0
0
α
1
α
2
α
m
x
2
x
0
x
1
x
m
2
α
0
1
0
k =
0
N
0
Входные сигналы