Теория нейронных сетей

1.2.Нейронная сеть

1. 
   В сети распознают входной (рецепторный) слой, воспринимающий сигналы внешнего возбуждения (например, экран, на который подается видеоизображение), и выходной слой, определяющий результат решения задачи распознавания или принятия решений. Работа сети тактируется для имитации прохождения по ней возбуждения и управления им.
   
2. 
   Каждый нейрон обрабатывает сигнальную информацию (это важнейший принцип логической нейронной сети!) в диапазоне от нуля до условной единицы. Исходные данные в виде сигналов поступают (от пользователя, от блока обработки ситуации на входе, от другой нейронной сети и т.д.) или формируются (например, с помощью видео ввода) на рецепторном слое.
   
3. 
   Функции активации бывают различны, но просты по объему вычислений. В простейшем случае такая функция совпадает с линейной формой, где аргументы, показанные на рис.1.2, связаны операцией вычитания. Часто удобно не вычитать порог, а только лишь сравнивать с ним указанную сумму. Другие, не менее простые, функции активации будут рассмотрены в соответствии с целесообразным их применением.
   
4. 
   Найденная взвешенная сумма, превысившая порог, или величина превышения порога является величиной возбуждения нейрона либо определяет значение величины возбуждения (например, в некоторых моделях величина возбуждения всегда равна единице, отсутствие возбуждения соответствует нулю). В некоторых моделях допускают и отрицательную величину возбуждения. Значение возбуждения передается через ветвящийся аксон в соответствии со связями данного нейрона с другими нейронами.
   
5. 
   По дендритам может передаваться как возбуждающее, так и тормозящее воздействие. Первое может соответствовать положительному значению веса синапсической связей , второе — отрицательному. В нейронной сети возможны обратные связи.
   
6. 
   Нейронная сеть работает в двух режимах: в режиме обучения и в режиме распознавания (рабочем режиме).