Основы теории нейронных сетей

       

Однослойные искусственные нейронные сети


Хотя один нейрон и способен выполнять простейшие процедуры распознавания, но для серьезных нейронных вычислений необходимо соединять нейроны в сети. Простейшая сеть состоит из группы нейронов, образующих слой, как показано в правой части рис. 1.5. Отметим, что вершины-круги слева служат лишь для распределения входных сигналов. Они не выполняют каких-либо вычислений и поэтому не будут считаться слоем. Для большей наглядности обозначим их кругами, чтобы отличать их от вычисляющих нейронов, обозначенных квадратами. Каждый элемент из множества входов

Однослойные искусственные нейронные сети
отдельным весом соединен с каждым искусственным нейроном. А каждый нейрон выдает взвешенную сумму входов в сеть. В искусственных и биологических сетях многие соединения могут отсутствовать, но здесь они показаны все для демонстрации общей картины. Могут существовать также соединения между выходами и входами элементов в слое.

Однослойные искусственные нейронные сети

Рис. 1.5. 

Удобно считать веса элементами матрицы

Однослойные искусственные нейронные сети
. Матрица имеет
Однослойные искусственные нейронные сети

строк и

Однослойные искусственные нейронные сети
столбцов, где
Однослойные искусственные нейронные сети
— число входов, а
Однослойные искусственные нейронные сети
— число нейронов. Например,
Однослойные искусственные нейронные сети
— это вес, связывающий третий вход со вторым нейроном. Таким образом, вычисление выходного вектора
Однослойные искусственные нейронные сети
, компонентами которого являются выходы OUT нейронов, сводится к матричному умножению
Однослойные искусственные нейронные сети
, где
Однослойные искусственные нейронные сети
и
Однослойные искусственные нейронные сети

— векторы-строки.



Содержание раздела