Классификация и организация вычислительных систем. Михайлов Б.М - 135 стр.

      Каждый синапс характеризуется величиной синоптической связи или ее весом w,,
который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости. Текущее
состояние нейрона определяется как взвешенная сумма его входных сигналов:
                                          n
                                   S   xi wi
                                         i 1

      Выход нейрона есть функция его состояния: y=f(s), которая называется
активационной. Известны различные виды таких функций, некоторые из которых
представлены на рис. 3.8. Одной из наиболее распространенных является нелинейная
функция с насыщением, так называемая сигмоидальная (логистическая) функция:

                                                1
                                   f x             ax
                                              1 e




                  Рисунок 3.7 - Нейрон (а) и нейросеть (б)

      Состояния нейронов изменяются в процессе функционирования и составляют
кратковременную память нейросети. Каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму
пришедших к нему по синапсам сигналов и производит над ней нелинейное
преобразование. При пересылке по синапсам сигналы умножаются на некоторый ве
совой коэффициент. В распределении весовых коэффициентов за ключается
информация, хранимая в ассоциативной памяти НС При обучении и переобучении
НС ее весовые коэффициенты изменяются. Однако они остаются постоянными при
функционировании нейросети, формируя долговременную память.