|
NEYRONUN RIYAZI MODELI
Neyron şəbəkələrinin modelləşdirilməsində istifadə olunan neyronun riyazi modeli (bu şəbəkələr coxlu sayda qarşılıqlı əlaqəli neyronların modellərindən ibarətdir) şək –də göstərilmişdir. Neyrona başqa neyronların çıxış siqnalları olan x1,x2...xn (və ya x vektoru ) giriş siqnallarının yığımı daxil olur. Bu giriş vektoru bioloji neyronların sinopslarına daxil olan siqnallara uyğundur. Hər bir giriş siqnalı əlaqənin müvafiq cəkisinə w1,w2…wn(sinopsun effektivliyinin analoqu) vurulur. Əlaqənin cəkisi skalyar kəmiyyət olub, həyacanlandırıcı əlaqələr ücün müsbət, tormozlayıcı əlaqələr ücün isə mənfidir. Əlaqə cəkiləri ilə cəkilmiş giriş siqnalları hüceyrənin gövdəsinə müvafiq olan cəmləyici bloka daxil olurlar və burada onların cəbri cəmlənməsi həyata kecirilir və neyronun həyəcanlanma səviyyəsi müəyyən edilir.
I=ΣXiWi
Y=F(I)
Neyronun cıxış siqnalı S həyəcanlanma səviyyəsinin F qeyri xətti funksiyasından buraxılması yolu ilə müəyyən edilir:
Y= F(İ-θ)
Haradaki , θ- neyronun hüdududur. Adətən F funksiyası kimi aşağıdakı şəkildə sadə qeyri xətti funksiyadan istifadə olunur:
binar(hüdud)
siqmoid şəkli
Neyronun riyazi mjdeli aşağıdakı şəkildə verilmişdir
Neyronlar yığımını müəyyən üsulla bir biri ilə və xarici mühit ilə birləşdirdikdə ,onların yuxarıda göstərilən modeli əsasında neyron şəbəkəsini qurmaq olar . Giriş vektoru şəbəkəyə giriş neyronlarının aktivləşdirilməsi yolu ilə verilir. Şəbəkənin Y1,Y2...Yn neyronlarının cıxış siqnallarının coxluğu aktivlik vektoru adlanır.
Dostları ilə paylaş: | 
