Биологический нейрон и его математическая модель

Нейрон – особая биологическая клетка, которая обрабатывает информацию.

Он состоит из тела, дендритов и аксона. Тело нейрона включает ядро и плазму.

На окончаниях нервных волокон находятся синапсисы, которые влияют на величину импульсов.

ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН

ИН обладает группой синапсисов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал поступает на синапсисы следующих нейронов.

Множество входных сигналов х1, х2, х3 … поступает на искусственный нейрон. Эти сигналы в совокупности обозначаются вектором Х.

Каждый синапсис характеризуется величиной синаптической связи или ее весом w1, w2, w3 …

Каждый сигнал умножается на соответствующий вес и поступает на суммирующий блок. Суммирующий блок складывает входы, создавая величину S.

Т.о., текущее состояние нейрона определяется как взвешенная сумма его входов.

Выход нейрона – функция его состояния, активационная функция f.

Рис. 3. Математический нейрон

Примеры активационных функций:

Рис. 4. Функция единичного скачка

Рис 5. Линейный порог

Рис. 6. Логистическая функция

Рис. 7. Гиперболический тангенс