ВУЗ:
Составители:
13 Перечень передаточных функций нейронов
Название Формула
Область
значений
Функция
MatLab
Пороговая
≥
<
=
Ts
Ts
sf
,1
,0
)(
(0…1) hardlim
Знаковая
(сигнатурная)
≤−
>
=
0,1
0,1
)(
s
s
sf
(–1…1) hardlims
Радиальная
базисная (га-
уссова)
)exp()(
2
ssf −=
(0…1) radbas
Линейная
ssf =)(
(– ∞ …
∞
) purelin
Продолжение табл. 13
Название Формула
Область
значений
Функция
MatLab
Гиперболиче-
ский тангенс
(сигмоидаль-
ная)
ss
ss
ee
ee
sf
+
−
+
−
=)(
(–1…1) tansig
Сигмоидаль-
ная (логисти-
ческая)
s
e
sf
−
+
=
1
1
)(
(0…1) logsig
Треугольная
>
≤−
=
1,0
1,1
)(
s
ss
sf
(0…1) tribas
Среди нейронных сетей можно выделить две базовые архитектуры: слоистые и полносвязные сети.
Полносвязные сети. Каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, включая
самого себя (рис. 7.2, а). Выходными сигналами сети могут быть все или некоторые выходные сигналы
нейронов после нескольких тактов функционирования сети. Все выходные сигналы подаются всем ней-
ронам.
Слоистые сети. Нейроны расположены в несколько слоев (рис. 7.2, б). Нейроны первого слоя по-
лучают входные сигналы, преобразуют их и через точки ветвления передают нейронам второго слоя.
Далее срабатывает второй слой и т.д. 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 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 распространение
а) б)
Рис. 7.2 Архитектуры нейронных сетей:
а – полносвязная сеть; б – слоистая сеть
ПОЛУЧИЛИ ТРЕХСЛОЙНЫЕ СЕТИ, В КОТОРЫХ КАЖДЫЙ СЛОЙ ИМЕЕТ СВОЕ НАИМЕНО-
ВАНИЕ: ПЕРВЫЙ – ВХОДНОЙ, ВТОРОЙ – СКРЫТЫЙ, ТРЕТИЙ – ВЫХОДНОЙ.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- …
- следующая ›
- последняя »
