Нейронная сеть (НС) – это программно-технологическая система, которая реализует некоторую формальную модель естественной нейронной сети |
Особенности и свойства НС |
1. Фундаментальное отличие от традиционных компьютеров по структуре, функциям и использованию. |
2. НС не программируются, а обучаются!!! В центре обучения – опыт, представленный в примерах (входных формах). |
3. Знание НС не локализовано, поскольку информация сохраняется как модель внутренней структуры НС. Эта модель может меняться в процессе обучения |
4. НС хорошо решает сложные проблемы на основе прошлого опыта. Решения быстрые и приближённые. |
Высокая надежность НС |
НС – совокупность нейронов, определённым образом соединенных друг с другом и с внешней средой. |
![]() ![]() ![]() ![]() | ![]() ![]() ![]() | . . . |
| . . . | ![]() ![]() ![]() |
![]() ![]() |
(
, …,
) = f (
(
, …,
))
W = ,
– вес связи между i – м и j – м нейронами
Динамика НС (три закона) |
Закон активации | Закон обучения | Закон взаимодействия | ||
![]() | ![]() | ![]() | ||
Обновляет состояние нейронов | Изменят веса связей | Регулирует порядок активации нейронов |
![]() |
Нейрон и закон активации
<j>
![]() |
Y |
![]() ![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
|

|



Нейрон <j> или:
1) Предел (порог) возбуждения
2) В момент времени t и сходится в сост. (t)
3) Может быть связан с другими нейронами <j>, который связан с интенсивностью (веса связи)
Уровень возбуждения нейрокод элемента
=
-
=
=
-
Закон активации
(t) →
(t+1)
(t+1) = F (
(t))
(t+1) = 1, если
-
> 0
(t+1) = 0 (или 1), если
-
≤ 0
1 |
s |
Q |
-1 |
P |
F |
Закон обучения
Обучающие правила определяют, каким образом изменяются связи в ответ на входное воздействие.
(t) →
(t+1)
(t+1) =
(t) + a
a – скорость обучения (некий коэффициент)
0<a<1
Закон взаимодействия
Этот закон определяет порядок обновления состояния нейронов и весов связей.
Применяются, например:
1) последовательный циклический обзор нейронов;
2) все нейроны задействуются параллельно;
3) осуществляется случайный выбор нейрона;
4) …. и т.д.