ВУЗ:
Составители:
‘TolFun’ Положитель-
ное веществен-
ное число
Точность по функции для ос-
танова вычислений
‘TolX’ Положитель-
ное веществен-
ное число
Точность по аргументу функ-
ции для останова вычислений
Подробнее об использовании параметров, контролирующих вычислительный процесс, можно
узнать из справочной системы MatLab.
7 ПАКЕТ РАСШИРЕНИЯ MATLAB ПО НЕЙРОННЫМ СЕТЯМ NEURAL NETWORKS TOOL-
BOX
Пакет Neural Networks Toolbox (нейронные сети) содержит средства для проектирования, моде-
лирования, обучения и использования множества известных парадигм аппарата искусственных ней-
ронных сетей (ИНС): от базовых моделей персептрона (нейрона) до самых современных ассоциатив-
ных и самоорганизующихся сетей. Пакет может быть использован для решения множества разнообраз-
ных задач, таких как обработка сигналов, нелинейное управление, финансовое моделирование, ап-
проксимация, предсказание, прогноз и т.п.
Для каждого типа архитектуры и обучающего алгоритма ИНС в Toolbox имеются функции ини-
циализации, обучения, адаптации, создания, моделирования, демонстрации (всего более 150 функций),
а также примеры применения.
7.1 Структура и свойства искусственного нейрона
Нейрон – это основная составная часть нейронной сети (НС). На рис. 7.1 показана его структура.
Основные структурные функции нейрона следующие. Нейрон получает на входе вектор входных
сигналов
i
s , вычисляет сумму скалярных произведений на вектор весов
i
w , прибавляет к ней вектор
смещений b и вычисляет некоторую функцию одного переменного
)( sf
(см. рис. 7.1). Таким образом,
математическая модель нейрона описывается соотношениями вида
bsws
n
i
ii
+=
∑
=1
и )(sfy
=
.
Рис. 7.1 Структура искусственного нейрона
Результат выполнения этих операций рассылается на входы других нейронов или передается на вы-
ход. Таким образом, нейронные сети вычисляют суперпозиции простых функций одного переменного и
их линейных комбинаций.
В состав нейрона входят умножители (синапсы), сумматор и нелинейный преобразователь. Си-
напсы осуществляют связь между нейронами и умножают входной сигнал на число, характеризующее
силу связи, – вес синапса. Сумматор выполняет сложение сигналов, поступающих по синаптическим
связям от других нейронов и внешних входных сигналов. Нелинейный преобразователь реализует не-
линейную функцию одного аргумента – выхода сумматора. Эта функция называется функцией актива-
ции или передаточной функцией нейрона.
В общем случае, нейрон полностью описывается своими весами
i
w , смещением b и передаточной
функцией )(sf . В качестве передаточных функций нейронов (нелинейного преобразователя нейронов)
часто используют гладкие функции различного вида (табл. 13).
s
1
s
2
s
3
s
y
b
w
1
w
i
w
n
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- …
- следующая ›
- последняя »
