Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 141 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МГГУ им. Шолохова | Москва

Составители: 

Рубрика: 

140
Рисунок 15.1 - Структура биологического нейрона
1
X
2
X
3
X
j
w
1
j
w
3
j
w
2
БЛОК
СУММИРОВАНИЯ
БЛОК
НЕЛИНЕЙНОГО
ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
ВХОДНЫЕ
СИГНАЛЫ
СИНАПТИЧЕСКИЕ
ВЕСА
)
(
j
j
s
F
Y
=
∑
=
=
M
i
i
ij
j
X
w
s
1
ВЫХОДНОЙ
СИГНАЛ
j
Y
Рисунок 15.2 - Классическая модель нейрона Дж. Маккалоки и У. Питта
в обозначениях системной теории информации
Дендриты получают информацию от источников информации
(рецепторов) X
i
, в качестве которых могут выступать и нейроны. Набор
входных сигналов {X
i
} характеризует объект, его состояние или ситуацию,
обрабатываемую нейроном.
Каждому i-му входу j-го нейрона ставится в соответствие некоторый
весовой коэффициент w
ij
, характеризующий степень влияния сигнала с этого
входа на аргумент передаточной (активационной) функции, определяющей
сигнал Y
j
на выходе нейрона. В нейроне происходит взвешенное
суммирование входных сигналов, и далее это значение используется как
аргумент активационной (передаточной) функции нейрона.
Таким образом, текущее состояние нейрона определяется, как
взвешенная сумма его входов [1]:
1
n
i i
i
s x w
=
= ⋅
∑
, (15.1) 
                Рисунок 15.1 - Структура биологического нейрона



                                                       БЛОК
    ВХОДНЫЕ    СИНАПТИЧЕСКИЕ        БЛОК                           ВЫХОДНОЙ
                                                    НЕЛИНЕЙНОГО
    СИГНАЛЫ        ВЕСА         СУММИРОВАНИЯ                        СИГНАЛ
                                                  ПРЕОБРАЗОВАНИЯ




       X1             w1 j
                                     M
       X2             w2 j     s j = ∑ wij Xi                        Yj
                                     i =1
       X3             w3 j                        Yj = F ( s j )


  Рисунок 15.2 - Классическая модель нейрона Дж. Маккалоки и У. Питта
              в обозначениях системной теории информации

    Дендриты получают информацию от источников информации
(рецепторов) Xi, в качестве которых могут выступать и нейроны. Набор
входных сигналов {Xi} характеризует объект, его состояние или ситуацию,
обрабатываемую нейроном.
    Каждому i-му входу j-го нейрона ставится в соответствие некоторый
весовой коэффициент wij, характеризующий степень влияния сигнала с этого
входа на аргумент передаточной (активационной) функции, определяющей
сигнал Yj на выходе нейрона. В нейроне происходит взвешенное
суммирование входных сигналов, и далее это значение используется как
аргумент активационной (передаточной) функции нейрона.
    Таким образом, текущее состояние нейрона определяется, как
взвешенная сумма его входов [1]:
         n
    s = ∑ xi ⋅ wi ,                                                       (15.1)
        i =1




                                            140

Страницы