Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Otvety_na_voprosy_KAKIE_NADO.docx
Скачиваний:
4
Добавлен:
01.03.2025
Размер:
452.36 Кб
Скачать
  1. Функция активации. Виды нейронных сетей. Функция активации.

Особенности структуры НС составляют:

  1. вид связей,

  2. функции активации,

  3. постсинаптические элементы:

  • Линейный элемент вычисляет взвешенную сумму входов, что эквивалентно скалярному произведению векторов входов и весов, и сравнивает результат с порогом. Линейные ПСЭ раз­деляют пространство образцов с помощью пересекающихся гиперплоскостей.

  • Нелинейный элемент;

  • Радиальный элемент вычисляют квадрат расстояния между 2 точками пространства, представляющими вектор весов и входов. Радиальные ПСЭ эквивалентны гиперсферам в про­странстве образцов.

  • Элемент деления специально разработаны исключительно для сетей регрессии. Сегодня многослойный перцептрон (МП) — это самая популярная архитектура, которая имеет ли­нейные ПСЭ и нелинейные ФА.

Функция активации

Формула функции активации

Комментарий

Линейная

Сигнал проходит без преоб­разования непосредственно на выход

Логистическая

S-образная кривая с выходом в диапазоне [0,1]

Гиперболическая

Гиперболический тангенс (tank): кривая, подобная логистической функции, но с диапазоном [-1, +1]

Экспонента

Гауссовская колоколообразная кривая

Мягкий максимум

Нормализованная экспонен­циальная функция

Квадратный корень

Используется для преобразо­вания квадрата расстояния в сетях Кохонена в расстояние на выходе

Синус

Используется вместе с РБФ

Кусочно-линейная

Нет

Кусочно-линейная аппрок­симация сигмоиды

Пороговая

Нет

Выход 1,0 или 0,0 в зависимости от результата

Виды нейронных сетей.

Классификация нейронных сетей связана с характером передачи сигнала, т.е. с наличием или отсутствием обратных связей. Среди нейронных сетей разделяют сети с прямым распределением сигнала и сети с обратными связями.

  1. Сети прямого распространения сигнала называют слоистыми сетями или персептронами (от англ. perception – восприятие).

Персептроновым слоем называют не совокупность нейронов, а совокупность связей одного уровня.

Перцептрон – математическая модель фрагмента нейронной системы головного мозга, осуществляющего восприятие внешнего объекта. Первые перцептроны создавались как модель искусственного глаза. В настоящее время перцептрон представляет собой многослойную нейронную сеть прямого распространения сигнала, способную к обучению.

  1. Сети с обратными связями или сети прямого и обратного распространения сигнала. Для сетей с обратными связями моделирование прохождения сигнала осложняется тем, что необходимо учитывать возврат сигнала. Обычно такое моделирование требует введение внутреннего времени (внутренних тактов срабатывания).

Виды нейронных сетей

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]