Опубликован: 01.03.2007 | Доступ: свободный | Студентов: 1370 / 117 | Оценка: 4.58 / 4.39 | Длительность: 20:15:00
Специальности: Программист
Лекция 1:

Возможности нейронных сетей

Элементы нейронных сетей

Для описания алгоритмов и устройств в нейроинформатике выработана специальная "схемотехника", в которой элементарные устройства - сумматоры, синапсы, нейроны и т.п. объединяются в сети, предназначенные для решения задач.

Интересен статус этой схемотехники - для многих начинающих кажется неожиданным, что ни в аппаратной реализации нейронных сетей, ни в профессиональном программном обеспечении все эти элементы вовсе не обязательно реализуются как отдельные части или блоки. Используемая в нейроинформатике идеальная схемотехника представляет собой особый язык для представления нейронных сетей и их обсуждения. При программной и аппаратной реализации выполненные на этом языке описания переводятся на языки другого уровня, более пригодные для реализации.

Самый заслуженный и, вероятно, наиболее важный элемент нейросистем - это адаптивный сумматор . Адаптивный сумматор вычисляет скалярное произведение вектора входного сигнала x на вектор параметров \alpha. На схемах будем обозначать его так, как показано на рис. 1.1. Адаптивным называем его из-за наличия вектора настраиваемых параметров \alpha. Для многих задач полезно иметь линейную неоднородную функцию выходных сигналов. Ее вычисление также можно представить с помощью адаптивного сумматора, имеющего n+1 вход и получающего на 0 -й вход постоянный единичный сигнал (рис. 1.2).

Адаптивный сумматор.

Рис. 1.1. Адаптивный сумматор.
Неоднородный адаптивный сумматор

Рис. 1.2. Неоднородный адаптивный сумматор
Нелинейный преобразова-тель сигнала.

Рис. 1.3. Нелинейный преобразова-тель сигнала.
Точка ветвления

Рис. 1.4. Точка ветвления
Формальный нейрон

Рис. 1.5. Формальный нейрон

Нелинейный преобразователь сигнала изображен на рис. 1.3. Он получает скалярный входной сигнал x и переводит его в \varphi{\rm{(x)}}.

Точка ветвления служит для рассылки одного сигнала по нескольким адресам (рис. 1.4). Она получает скалярный входной сигнал x и передает его всем своим выходам. Стандартный формальный нейрон составлен из входного сумматора, нелинейного преобразователя и точки ветвления на выходе (рис. 1.5).

Линейная связь - синапс - отдельно от сумматоров не встречается, однако для некоторых рассуждений бывает удобно выделить этот элемент (рис. 1.6). Он умножает входной сигнал x на "вес синапса" \alpha.

Синапс

Рис. 1.6. Синапс

Также бывает полезно "присоединить" связи не ко входному сумматору, а к точке ветвления. В результате получаем элемент, двойственный адаптивному сумматору и называемый " выходная звезда ". Его выходные связи производят умножение сигнала на свои веса.

Итак, дано описание основных элементов, из которых составляются нейронные сети.

Владимир Скарин
Владимир Скарин
Австралия
Сергей Смирнов
Сергей Смирнов
Россия, Нижний Новгород, ННГАСУ, 2007