6.3. Математическая модель нейрона

Множество математических моделей нейрона может быть построено на более простой концепции строения нейрона. На рис.6.3. показана наиболее общая схема. Так называемая суммирующая функция объединяет все входные сигналы , которые поступают от нейронов-отправителей. Значением такого объединения является взвешенная сумма, где весапредставляют собой синаптические мощности. Возбуждающие синапсы имеют положительные веса, а тормозящие синапсы-отрицательные веса. Для выражения нижнего уровня активности нейронак взвешенной сумме прибавляется компенсация (смещение).

Рис.6.3. Простая математическая модель нейрона.

Так называемая функция активации рассчитывает выходной сигнал нейрона

по уровню активности . Функция активации обычно является сигмоидальной, как показано в правой нижней рамке на рис. 6.4. Другими возможными видами функций активации являются линейная и радиально-симметричная функции, показанные на рис. 6.4.

Рис. 6.4. Функции активации нейронов (возбуждение выходного слоя):

Здесь: а-область возбуждения букв; б-область возбуждения цифр; в- область

возбуждения специальных знаков.