Нейрокомпьютерные системы


         

Стохастическая модель нейрона


В стохастической модели выходное состояние нейрона зависит не только от взвешенной суммы входных сигналов, но и от некоторой случайной переменной, значения которой выбираются при каждой реализации из интервала (0,1).

В стохастической модели нейрона выходной сигнал

принимает значения
с вероятностью

где

обозначает взвешенную сумму входных сигналов нейрона, а

- положительная константа, которая чаще всего равна 1. Процесс обучения нейрона в стохастической модели состоит из следующих этапов:

1) расчет взвешенной суммы

для каждого нейрона сети.

2) расчет вероятности

того, что
принимает значение
.

3) генерация значения случайной переменной

и формирование выходного сигнала
, если
, или
в противном случае.

При обучении с учителем по правилу Видроу-Хоффа адаптация весов проводится по формуле




Содержание  Назад  Вперед