Page 348 - ЭВМ

одного аргумента – выхода сумматора. Эта функция называется функ-
цией активации или передаточной функцией нейрона.

w 1 " w i " w n
w 1

S 1

S 2 # # ∑ S y

S 3 # #

b

Рис. 10.11. Структура искусственного нейрона

Нейрон в целом реализует скалярную функцию векторного
аргумента. Математическая модель нейрона описывается соотноше-

ниями
n
S = ∑ w x + ⋅ i ; b
i
i= 1
y = f (),S

где w i – вес синапса (i = 1, …, n); b – значение смещения; S – результат
суммирования; x i – компонент входного вектора (входной сигнал)
(i = 1, …, n); y – выходной сигнал нейрона; n – число входов нейрона;
f – нелинейное преобразование (функция активации или передаточная
функция).

В общем случае входной сигнал, весовые коэффициенты и зна-
чения смещения могут принимать вещественные значения. Выход (у)
определяется видом функции активации и может быть как действи-
тельным, так и целым. Во многих практических задачах входы, веса и
смещения могут принимать лишь некоторые фиксированные значения.

Синоптические связи с положительными весами называются
возбуждающими, с отрицательными весами – тормозящими. Таким
образом, нейрон полностью описывается своими весами w i и переда-
точной функцией f(S). Получив набор чисел (вектор) x i в качестве

входов, нейрон выдает некоторое число у на выходе.
Описанный вычислительный элемент можно считать упрощен-
ной математической моделью биологических нейронов – клеток,

337