TechShape.ru

Информационные технологии

Основные разделы

Квантовый нейрон

Синапсы осуществляют связь между нейронами и умножают входной сигнал на число, характеризующее силу связи - вес синапса. Сумматор выполняет сложение сигналов, поступающих по синаптическим связям от других нейронов и внешних входных сигналов. Преобразователь реализует функцию одного аргумента, выхода сумматора, в некоторую выходную величину нейрона. Эта функция называется функцией активации нейрона.

Таким образом, нейрон полностью описывается своими весами и функцией активации F. Получив набор чисел (вектор) в качестве входов, нейрон выдает некоторое число на выходе.

Активационная функция может быть различного вида. Наиболее широко используемые варианты приведены в таблице (табл. 2).

Таблица 2: Перечень функций активации нейронов

Название

Формула

Область значения

Пороговая

(0, 1)

Знаковая

(-1,1)

Сигмоидная

(0,1)

Полулинейная

(0, ∞)

Линейная

(-∞, ∞)

Радиальная базисная

(0, 1)

Полулинейная с насыщением

(0, 1)

Линейная с насыщением

(-1,1)

Гиперболический тангенс

(-1,1)

Треугольная

(0, 1)

Определение Квантового Нейрона дается следующим образом:

Он получает входные сигналы (исходные данные либо выходные сигналы других нейронов КНС) через несколько входных каналов. Каждый входной сигнал проходит через соединение, имеющее определенную интенсивность (или вес); этот вес соответствует синаптической активности нейрона. С каждым нейроном связано определенное пороговое значение. Вычисляется взвешенная сумма входов, из нее вычитается пороговое значение и в результате получается величина активации нейрона (она также называется пост-синаптическим потенциалом нейрона - PSP).

Сигнал активации преобразуется с помощью функции активации (или передаточной функции) и в результате получается выходной сигнал нейрона (рис. 1).

Рис 1: Математическая модель нейрона

Математическая модель квантового нейрона , где - это матрицы , действующие на основе , - оператор, который может осуществлять сеть квантовых ячеек.

Например

: Обучающий процесс квантового нейрона. = - оператор идентичности: .

Квантовое обучающее правило обеспечено в аналогии с классическим случаем, как, следуя: , где желательный выход. Это обучающее правило приводит квантовый нейрон в желательное состояние , используемое для обучения. Беря квадратную для модуля разницу реального и желательного выхода, мы видим, что:

Перейти на страницу: 1 2

Еще статьи

Математическая модель приводов наведения видеокамеры в горизонтальной и вертикальной плоскостях
Составить математическую модель приводов наведения видеокамеры в горизонтальной и вертикальной плоскостях. Предварительно необходимо выбрать передаточные отношения редукторов. Провести синтез корректирующего устройства. Необходимо обеспечить следующие выходные параметры: Максимальная угловая с ...

Все права защищены! 2020 - www.techshape.ru