Page 33 - Ebook-Jimson Andino-Lorenz Berrones

donde: * se dirige al administrador de la adaptación de actuación se caracteriza como un elemento del hi
(por ejemplo, mayor, suma, productora, etc.), en la posible posterior:
cantidad de contribuciones a la neurona Ni y wi el
peso.

Las estimaciones de información son duplicadas por
las cargas que recientemente entraron en la neurona. Figura 8: Formula de estados.
Por lo tanto, las cargas que son en su mayoría no
restringidas cambian el grado de impacto que tienen La Fig. 8 a continuación se puede la fórmula de estado
las infoestimaciones. Es decir, permiten que una pasado de la neurona, y el estado de actuación.
infoestima enorme tenga sólo un pequeño impacto,
suponiendo que sean suficientemente pequeñas.

Figura 6: Ejemplo de una neurona con 2 entradas y una salida.

La Fig. 6 se observa la descripción del funcionamiento Figura 9: Funciones de activación.
de una neurona.
La Fig. 9 a continuación se muestra funciones de
Probablemente las capacidades de información más identidad.
utilizadas y notables son:
1) Suma de las fuentes de datos ponderadas: es la 2.4.3 Una función de salida
cantidad de la multitud de infoestimaciones a la La última parte que necesita una neurona es el trabajo
neurona, incrementada por sus cargas de comparación. de resultado. El valor posterior de esta capacidad es el
2) Productivo de las fuentes de datos ponderadas: es el resultado de la neurona I (fuera); por lo tanto, el
resultado de la multitud de infoestimaciones a la trabajo de resultado determina qué valor se da a las
neurona, incrementada por sus cargas de comparación. neuronas conectadas. Si el trabajo de iniciación está
por debajo de un límite específico, no se pasa ningún
3) Máximo de las fuentes de datos ponderadas: sólo resultado a la neurona siguiente. Normalmente, no se
piensa en la estima de entrada más fundamentada, permite ningún valor como contribución a una
recientemente incrementada por su peso relativo. neurona, por lo que las estimaciones de los resultados
2.4.2 Una función de activación están en el rango [0, 1] o [-1, 1]. También pueden ser
dobles {0, 1} o {-1, 1}.
El trabajo de promulgación determina la condición de
movimiento de una neurona. Decide la condición de Dos de las capacidades de resultado más conocidas
promulgación actual de la neurona en función de los son:
saludos esperados posteriores y de la condición de
iniciación pasada de la neurona ia (t-1). La condición • Ninguna: es el tipo de capacidad más fácil,
de promulgación de la neurona para un momento de hasta el punto de que el resultado es tan
tiempo dado t puede ser comunicada como sigue: antiguo como la información. Se llama
adicionalmente un trabajo de personalidad.
• Binaria:

Figura 7: Función de activación.

La Fig. 7 la neurona para un momento de tiempo dado
t puede ser comunicada.
Figura 10: Capacidades de resultado.
En cualquier caso, en muchos modelos se suele
prescindir del estado pasado de la neurona, y el estado La Fig. 10 a continuación la capacidad de resultado en
binario.

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