Оглавление
Искусственный нейрон
-
Основы искусственных нейронов
- Искусственный нейрон – это математическая модель, имитирующая работу биологических нейронов.
- Нейроны состоят из аксона и сомы, которые передают импульсы и генерируют электрические потенциалы.
- Искусственные нейроны могут быть использованы для моделирования биологических нейронных сетей.
-
Типы искусственных нейронов
- Пороговые логические модули (TLU) – это простые модели, основанные на двоичных входах и выходах.
- Персептроны – это более сложные модели, которые могут обрабатывать нелинейные функции.
- Многослойные персептроны – это модели с несколькими слоями, которые могут выполнять более сложные задачи.
-
Передаточные функции
- Сигмоидальные функции используются для разделения пространства входных данных на гиперплоскости.
- Линейные комбинации используются для выполнения линейных преобразований входных данных.
- Выпрямители (ReLU) – это функции активации, которые обеспечивают положительные градиенты для улучшения обучения.
-
История и развитие
- Первый искусственный нейрон был предложен в 1943 году Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питтсом.
- Персептрон, разработанный Фрэнком Розенблаттом, был одной из важных моделей с гибкой функцией активации.
- В конце 1980-х годов начали использоваться нейроны с более непрерывной формой активации.
-
Обучение искусственных нейронов
- Обратный метод распространения – это алгоритм обучения, который был открыт несколько раз.
- Существуют различные методы обучения, включая градиентный спуск и оптимизацию.
-
Псевдокод для TLU
- Приведен пример реализации порогового логического модуля с использованием объектно-ориентированной модели.