14.Моделирование нейронов.
lдендрита=6мм; lаксона=до 1 метра; Vпередачи имп-са по аксону=1-15м/с;Диаметр поперечного тела 70мкм;время срабатывания нейрона 10-4-10-2с.
Работа нейрона закл.в след.:если кол-во имп-сов,приходящих на дендриты превышает опр.число,то нейрон возбуждается и вырабатывает имп-с,кот. передается по аксону.
Синапсы-это соединения дендритов др.нейтрона к аксону или телу др.нейтрона.
3 типа нейронов:
1.рецепторные(сенсорные)
2.промежуточные нейроны
3.эффекторные (двигательные)
1943г.модель нейрона Мак Каллок-Питтс. Суть:формальный нейрон м. нах-ся в одном из 2х состояний: невозбужденное и возбужденное.
Нейрон перех-т из невозб.сост. в созб.если число имп-сов на входе превышает порог возбуждения.
Мак Каллок и Питтс док-ли теорему:для любого логич.выражения,удовл-щего некот.условиям,м.построить такую нейронную сеть,состоящую из формальных нейронов,поведение кот-ой опис-ся данным выраж-ем.
1958г. Мак Каллок и Питтс предложили модифицир-ную модель формального нейрона.В эту модель добавилось понятие тормозного входа,вес кот-го равен (-1).
Проблема исключающего «ИЛИ» (XOR)
На формальном нейроне Мак Каллока-Питта нельзя подобратьтакие зн-я весов (W1, W2),и такое зн-е θ,при кот-ых реализ-ся ф-я XOR, т.е.по одну сторону разделяющей линии (∑wixi=θ) лежат только зн-я y=1, а по др.сторону y=0.Выход из этой ситуации-построение 2хслойного формального нейрона.
y=1 в обл. А и С; y=0 в обл. В
Обобщенная модель нейрона:
х1,х2,…,хn – входы нейронов
w1,w2,…,wn- веса синаптических связей
y0=∑wixi – взвешенная сумма входов
y=F(y0)- активационная ф-я нейрона (удовл. след.усл: 1. |F(y0)|<=1;2. F(y0)-монотонно возраст.ф-я)
Различают 3 такта функц-ия нейрона:
1.при заданных входах х1,х2,…,хn и зад.синапт-их весах w1,w2,…,wn выч-ся y0;
2.при известной ф-ции активации y=F(y0) выч-ся выход нейрона y;
3.произв-ся корректировка весов нейрона в интересах нейронной сети.
Обучение- в сторону уменьшения ошибки нейронной сети.
- 1.Понятие об ии
- 2.Области применения ии
- 3.Модели представления знаний
- 8.Экспертые с-мы
- 9.Понятие о нечеткой логике.История проблемы
- 10.Операции с нечеткими множ-вами
- 11.Нечеткий алгоритм
- 12. Метод Максимума - Минимума, Максимума - Произведения.
- 13.Искусственные нейронные сети
- 14.Моделирование нейронов.
- 15.Персептрон
- 17.Генетические алгоритмы
- 18. Генетические операции
- 19. Генетическое программирование
- 20.Интеллект.С-мы управления