20xx年醫(yī)學專題—人工神經元模型介紹(編輯修改稿)
2025-11-04 17:28 本頁面
【文章內容簡介】 十七頁。,神經元的數學模型,凈輸入與閾值(y249。 zh237。)之差可表示為：,綜合以上(yǐsh224。ng)各式，神經元模型可以簡化為：,oj=f(netj)=f (WjTX),第十四頁，共三十七頁。,神經元的轉移(zhuǎny237。)函數,神經元各種不同數學模型的主要區(qū)別在于采用了不同的轉移(zhuǎny237。)函數，從而使神經元具有不同的信息處理特性。神經元的信息處理特性是決定人工神經網絡整體性能的三大要素之一，反映了神經元輸出與其激活狀態(tài)之間的關系，最常用的轉移函數有4種形式。,第十五頁，共三十七頁。,神經元的轉移(zhuǎny237。)函數,常用的非線性轉移函數有閾值型、分段線性型、Sigmoid函數型（簡稱S型）和雙曲正切(zh232。ngqiē)型。如下圖所示：,第十六頁，共三十七頁。,神經元的轉移(zhuǎny237。)函數,閾值(y249。 zh237。)型轉移函數,1 x≥0 f(x)= { 0 x＜0,圖中所示為單極性閾值型轉移函數，具有這一作用方式的神經元成為閾值型神經元，這是神經元模型中最簡單(jiǎndān)的一種，MP模型就屬于這一類。,第十七頁，共三十七頁。,MP模型(m243。x237。ng),是1943年心理學家McCulloch和數學家W.Pitts在分析總結神經元基本特性的基礎上首先提出的MP模型。指出了神經元的形式化數學描述和網絡結構方法，證明了單個神經元能執(zhí)行(zh237。x237。ng)邏輯功能，從而開創(chuàng)了人工神經網絡研究的時代。,第十八頁，共三十七頁。,MP模型神經元特性(t232。x236。ng)函數可表示為,u的輸入輸出關系(guān x236。)如表： E≥T， I=0 y=1 E≥T， I0 0 E0 0,第十九頁，共三十七頁。,MP模型(m243。x237。ng)的邏輯表示,MP模型可以表示布爾邏輯關系（與 或 非） 例如邏輯(lu243。 j237。)與： 設T=2，I=0，E=x1W+x2W=x1+x2 當x1=1，x2=1，E=1+1=2， 觸發(fā)y=1 當x1=1，x2=0，E=1+0=1， 不觸發(fā)y=0 當x1=0，x2=1，E=0+1=1， 不觸發(fā)y=0 當x1=0，x2=0，E=0+0=0， 不觸發(fā)y=0 滿足y=x1.x2邏輯與關系。,第二十頁，共三十七頁。,MP模型的邏輯(lu243。 j237。)表示,邏輯或： 令T=1，I=0，E=x1+x2（二個興奮性輸入） 當x1=1, x2=1, E=1+1=2, 觸發(fā) y=1 當x1=1, x2=0, E=1+
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