生物神經(jīng)元ppt課件-在線瀏覽
2025-02-25 05:11本頁面
【正文】 神經(jīng)元的輸入信號 每個輸入信號對應一個權(quán)，相當于突觸的“聯(lián)結(jié)強度” 所有輸入的加權(quán)和決定該神經(jīng)元的激活狀態(tài) 人工神經(jīng)元的網(wǎng)絡輸入 設 n個輸入分別為 x1 , x2 , … , x n，對應的權(quán)分別為 w1, w2, …, w n，即有輸入向量和權(quán)向量： X=(x1 , x2 , … , x n) W=(w1, w2, …, w n) =?xiwi =XW 神經(jīng)元網(wǎng)絡輸入： x1 x2 xn =XW w1 w2 wn ? 激活函數(shù) (激勵函數(shù)、活化函數(shù) ) 每個生物神經(jīng)元有一個閾值，當輸入信號累加效果 超過閾值時，神經(jīng)元處于激活狀態(tài)，否則處于抑制 狀態(tài)。 生物神經(jīng)網(wǎng)絡工作機理 2 ? 一個神經(jīng)元沿軸突通過樹突發(fā)出的信號是相同的，而這個信號可能對接受它的不同神經(jīng)元有不同的效果，這一效果主要有突觸決定：突觸的 “ 聯(lián)結(jié)強度 ” 越大，接受的信號就越強，反之，就越弱。神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)總體來講可分為三個部分：胞體（ Soma），樹突（ Dendrites）和軸突（ Axon）。生物神經(jīng)元 生物神經(jīng)網(wǎng)絡 ? 生物神經(jīng)系統(tǒng)是由大量神經(jīng)細胞（神經(jīng)元）組成的一個復雜的互聯(lián)網(wǎng)絡。據(jù)統(tǒng)計，人類大腦約有 1010－ 1011個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元與 103－105個其它的神經(jīng)元互相連接，從而構(gòu)成一個極為龐大復雜的網(wǎng)絡。 生物神經(jīng)網(wǎng)絡工作機理 1 ? 在突觸的接受側(cè)，信號被送入胞體，在胞體內(nèi)進行綜合，有的信息起刺激作用，有的起抑制作用，當胞體中接受的累加刺激超過一個閾值時，胞體被激發(fā)，此時它沿軸突通過樹突向其它神經(jīng)元發(fā)出信號。 ? 突觸的 “ 聯(lián)結(jié)強度 ” 可以隨系統(tǒng)受到的訓練而被改變。 希望人工神經(jīng)元有一個更一般的變換函數(shù)，來執(zhí)行 該神經(jīng)元獲得的網(wǎng)絡輸入的變換，這就是激活函數(shù)。 簡單單級網(wǎng) 輸入層的神經(jīng)元不對輸入信號做任何處理，它們只 起到對輸入向量 X的扇出作用。 x1 x2 xn o1 o2 om . . . 多級網(wǎng)的幾個約定 輸入層：只起到輸入信號的扇出作用，不記入層數(shù)。 輸出層：網(wǎng)絡的最后一層，具有最大層號， 負責輸出網(wǎng)絡的計算結(jié)果。 如果采用線性激活函數(shù)，則多級網(wǎng)的功能不會超過 單級網(wǎng)的功能。 輸入向量是模式； 輸出向量是模式； 同層神經(jīng)元的某一時刻的狀態(tài)是模式； 所有神經(jīng)元的某一時刻的狀態(tài)是模式； 權(quán)矩陣及其所含的向量都是模式。 無導師訓練算法用來將訓練樣本集合中蘊涵的統(tǒng)計 特性抽取出來，并以聯(lián)結(jié)權(quán)矩陣的方式存儲起來， 使網(wǎng)絡可以按照網(wǎng)絡向量的相似性進行分類。oi(t)oj(t) 其中： Wij(t+1)、 Wij(t)為神經(jīng)元 i聯(lián)結(jié)到 神經(jīng)元 j的聯(lián)結(jié)在 t+1時刻和 t時刻的強度 oi(t)、 oj(t)為這兩個神經(jīng)元 t時刻的輸出， 223。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的有導師訓練 有導師訓練在目前應用中已經(jīng)非常成功。它們構(gòu)成一
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