Данная статья рассчитана на ознакомление с основной структурой нейронной сети, работу нейронов как биологических, так и искусственных. Если данная тема будет вам интересна вы увидите еще больше статьей по ней.
Давайте начнем знакомство с принципами работы искусственного нейрона с принципов работы биологического
Основные определения.
Нейронная сеть (НС) - это громадный распределительный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки информации, накапливающий экспериментальные знания и представляющий их для последующей обработки.
Нейронная сеть схожа с мозгом живого существа с двух точек зрения:
1. Знания поступают в НС из окружающей среды и используются в процессе обучения этой нейронной сети.
2. Для накопления знаний применяются связи между нейронами, называемые синаптическими весами.
Принцип работы биологического нейрона.
Нейрон — электрически возбудимая клетка, которая предназначена для приёма извне, обработки, хранения, передачи и вывода вовне информации с помощью электрических и химических сигналов. Типичный нейрон состоит из тела клетки, дендритов и одного аксона.
Нейронные связи — это особые контакты между нервными клетками, обеспечивающие передачу информации в нашем мозге. Один нейрон связывается с другим, присоединяя аксон к дендриту. Сигнал идет от аксона к дендриту.
В месте связи образуется синаптическая щель. Если нейрон достаточно возбужден то электрический импульс заставляет нейромедиаторы проходить синаптическую щель, что приводит к возбуждению дендрита.
Информация о работе биологического нейрона будет полезна для понимания работы искусственного, перейдем к принципу работы последнего.
Принцип работы искусственного нейрона.
Нейрон - единичный элемент обработки информации в нейронной сети.
Модель искусственного нейрона содержит 3 основных элемента:
-Набор синапсов для связи, каждый из которых характеризуется своим весом
-Сумматор складывает входные сигналы взвешенные относительно соответствующих синапсов нейрона
-Функции активации (сжатия) - ограничивает амплитуду выходного сигнала.
Веса в нейроне это результат ее обучения, в зависимости от того насколько правильно расставлены веса, зависит правильность работы нейронной сети.
Вес - случайная величина равная от интервалу (-1;1) не включая концы отрезка.
В процессе работы нейрона каждое входное значение перемножается с соответствующим весом, далее произведение входных значений на вес суммируются и в случае преодоления порогового значения, нейрон переходит в состояние возбуждения, следом за этим происходит вычисление выходного значения в функции активации, их существуют огромное множество подробнее мы рассмотрим их в другой статье. В результате работы нейрона мы получаем выходное значение.
В данной статье мы рассмотрели основной принцип работы отдельно взятого нейрона. Про работу нейронной, которая может состоять из тысяч нейронов вы можете прочесть в следующей статье.