Редактирование Нейронная сеть (секция)

Материал из Documentation.

== Структура == Нервная система и мозг человека состоят из нейронов, соединённых между собой нервными волокнами. Нервные волокна способны передавать электрические импульсы между нейронами. Все процессы передачи раздражений от нашей кожи, ушей и глаз к мозгу, процессы мышления и управления действиями — всё это реализовано в живом организме как передача электрических импульсов между нейронами.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Биологический нейрон (Cell) имеет ядро (Nucleus), а также отростки нервных волокон двух типов — дендриты (Dendrites), по которым принимаются импульсы (Carries signals in), и единственный аксон (Axon), по которому нейрон может передавать импульс (Carries signals away). Аксон контактирует с дендритами других нейронов через специальные образования — синапсы (Synapses), которые влияют на силу передаваемого импульса. Структура, состоящая из совокупности большого количества таких нейронов, получила название биологической (или естественной) нейронной сети.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Появление формального нейрона во многом обусловлено изучением биологических нейронов. Формальный нейрон (далее — нейрон) является основой любой искусственной нейронной сети. Нейроны представляют собой относительно простые, однотипные элементы, имитирующие работу нейронов мозга. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены и заторможены. Искусственный нейрон, так же как и его естественный прототип, имеет группу синапсов (входов), которые соединены с выходами других нейронов, а также аксон — выходную связь данного нейрона, откуда сигнал возбуждения или торможения поступает на синапсы других нейронов.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Фор­маль­ный ней­рон пред­став­ля­ет со­бой ло­гический эле­мент с $N$ вхо­да­ми, ($N+1$) ве­со­вы­ми ко­эф­фи­ци­ен­та­ми, сум­ма­то­ром и не­ли­ней­ным пре­об­ра­зо­ва­те­лем. Про­стей­ший фор­маль­ный ней­рон осу­ще­ст­в­ляет ло­гическое пре­обра­зо­ва­ние $y = \text{sign}\sum_{i=0}^{N}a_ix_i$ вход­ных сигна­лов (ко­то­ры­ми, напр., яв­ля­ют­ся вы­ход­ные сиг­на­лы др. фор­маль­ных ней­ро­нов Н. с.) в вы­ход­ной сигнал.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Здесь $y$ — зна­че­ние вы­хо­да фор­маль­но­го ней­ро­на; $a_i$ — ве­со­вые ко­эф­фи­ци­ен­ты; $x_i$ — вход­ные зна­че­ния фор­маль­но­го ней­ро­на ($x_i∈\left \{0,1\right \},\; x_0=1$). Про­цесс вы­чис­ле­ния вы­ход­но­го зна­че­ния фор­маль­но­го ней­ро­на пред­став­ля­ет со­бой дви­же­ние по­то­ка дан­ных и их пре­об­ра­зо­ва­ние. Сна­ча­ла дан­ные по­сту­па­ют на блок вхо­да фор­маль­но­го ней­ро­на, где про­ис­хо­дит ум­но­же­ние ис­ход­ных дан­ных на со­от­вет­ст­вую­щие ве­со­вые ко­эф­фи­ци­ен­ты, т. н. синоптические веса (в соответствии с синапсами биологических нейронов). Ве­со­вой ко­эф­фи­ци­ент яв­ля­ет­ся ме­рой, ко­то­рая оп­ре­де­ля­ет, на­сколь­ко со­от­вет­ст­вую­щее вход­ное зна­че­ние влия­ет на со­стоя­ние фор­маль­но­го ней­ро­на. Ве­со­вые ко­эф­фи­ци­ен­ты мо­гут из­ме­нять­ся в со­от­вет­ст­вии с обу­чаю­щи­ми при­мера­ми, ар­хи­тек­ту­рой Н. с., пра­ви­ла­ми обу­че­ния и др. По­лу­чен­ные (при ум­но­же­нии) зна­че­ния пре­об­ра­зу­ют­ся в сум­ма­то­ре в од­но чи­сло­вое зна­че­ние $g$ (по­сред­ст­вом сум­ми­ро­ва­ния). За­тем для оп­ре­де­ле­ния выхо­да фор­маль­но­го ней­ро­на в бло­ке не­ли­ней­но­го пре­об­ра­зо­ва­ния (реа­ли­зую­ще­го пе­ре­да­точ­ную функ­цию) $g$ срав­ни­ва­ет­ся с не­ко­то­рым чис­лом (по­ро­гом). Ес­ли сум­ма боль­ше зна­че­ния по­ро­га, фор­маль­ный ней­рон ге­не­ри­ру­ет сиг­нал, в про­тив­ном слу­чае сиг­нал бу­дет ну­ле­вым или тор­мо­зя­щим. В дан­ном фор­маль­ном ней­ро­не при­ме­ня­ет­ся не­ли­ней­ное пре­об­ра­зо­ва­ние sign(g)={0,g<01,g⩾0,гдеg=∑i=0Naixi.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Выбор структуры нейронной сети осуществляется в соответствии с особенностями и сложностью задачи. Теоретически число слоёв и число нейронов в каждом слое нейронной сети может быть произвольным, однако фактически оно ограничено ресурсами компьютера или специализированной микросхемы, на которых обычно реализуется нейронная сеть. При этом если в качестве активационной функции для всех нейронов сети используется функция единичного скачка, нейронная сеть называется многослойным персептроном.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Высокий параллелизм обработки достигается путём объединения большого числа формальных нейронов в слои и соединения определённым образом различных нейронов между собой.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> В общем случае в эту структуру могут быть введены перекрёстные и обратные связи с настраиваемыми весовыми коэффициентами.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Нейронные сети являются сложными нелинейными системами с огромным числом степеней свободы. Принцип, по которому они обрабатывают информацию, отличается от принципа, используемого в компьютерах на основе процессоров с фон-неймановской архитектурой — с логическим базисом И, ИЛИ, НЕ. Вместо классического программирования (как в традиционных вычислительных системах) применяется обучение нейронной сети, которое сводится, как правило, к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования нейронной сети.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref>

---

Описание изменений:

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)