картридж!

    Глава 1     Глава 2     Глава 3   

Модели нейронных сетей


Рассмотрим наиболее простые модели нейронных сетей: однослойный и многослойный персептрон.

Персептрон

Большое количество моделей персептрона рассмотрено в основополагающей работе Розенблатта [47]. Простейшая модель нейронной сети - однослойный персептрон.

Однослойный персептрон (персептрон Розенблатта) - однослойная нейронная сеть, все нейроны которой имеют жесткую пороговую функцию активации.

Однослойный персептрон имеет простой алгоритм обучения и способен решать лишь самые простые задачи. Эта модель вызвала к себе большой интерес в начале 1960-х годов и стала толчком к развитию искусственных нейронных сетей.

Классический пример такой нейронной сети - однослойный трехнейронный персептрон -представлен на рис. 11.3.

Модели нейронных сетей

Сеть, изображенная на рисунке, имеет n входов, на которые поступают сигналы, идущие по синапсам на 3 нейрона. Эти три нейрона образуют единственный слой данной сети и выдают три выходных сигнала.

Многослойный персептрон (MLP) - нейронная сеть прямого распространения сигнала (без обратных связей), в которой входной сигнал преобразуется в выходной, проходя последовательно через несколько слоев.

Первый из таких слоев называют входным, последний - выходным. Эти слои содержат так называемые вырожденные нейроны и иногда в количестве слоев не учитываются. Кроме входного и выходного слоев, в многослойном персептроне есть один или несколько промежуточных слоев, которые называют скрытыми.