Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Стохастическая модель нейрона
В отличие от детерминированных моделей в стохастической модели выходное состояние нейрона зависит не только от взвешенной суммы входных сигналов, но и от некоторой случайной переменной, значение которой выбирается при каждой реализации из интервала (0, 1). В стохастической модели нейрона выходной сигнал принимают значения с вероятностью: Алгоритм обучения стохастической модели нейрона состоит из следующих этапов: 1) Расчет взвешенной суммы для каждого нейрона сети: 2) Расчет вероятности того, что принимает значение в соответствии с формулой; 3) Генерация значения следующей переменной и формирование выходного сигнала : a. Если , то b. Если , то ; 4) Определенный таким образом процесс осуществляется на случайно выбранной группе нейронов вследствие чего их состояние модифицируется в соответствии с предложенными правилами; 5) После фиксации состояния нейрона их коэффициенты модифицируются по применяемому правилу уточнения весов;
Например: Доказано, что такой способ подбора весов приводит в результате к минимизации целевой функции:
|