Нейронная сеть – это вычислительная или логическая схема, построенная из однородных процессорных элементов, являющихся упрощенными функциональными моделями нейронов. Как правило, передаточные функции всех нейронов в нейронной сети фиксированы, а веса являются параметрами нейронной сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы нейронной сети, а некоторые выходы – как внешние выходы. Подавая любые числа на входы нейронной сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах нейронной сети. Таким образом, работа нейронной сети состоит в преобразовании входного вектора в выходной вектор, причем это преобразование задается весами нейронной сети. Формальный нейрон в нейронных сетях – это процессорный элемент, преобразователь данных, получающий входные данные и преобразующий их в соответствии с заданной функцией и параметрами. Формальный нейрон работает с дискретным временем. Синапс в нейронных сетях – это связь между формальными нейронами. Выходной сигнал от нейрона поступает в синапс, который передает его другому нейрону. Сложные синапсы могут иметь память. Синапсов в нейронной сети, как правило, достаточно много (до нескольких сотен). Сумматор в нейронных сетях – это блок, суммирующий сигналы, поступающие от нейронов через синапсы. В общем случае сумматор может преобразовывать сигналы и передавать их нейронам или сумматорам тоже через синапсы.
 |
|
||||||
|
|||||||
