1

Google で見つけたこれらのサイトの多くは数学表記法を使用しており、それが何を意味するのかわからないため、次のようなフィードフォワード ニューラル ネットワークを作成したいと考えています。

    n1  
i1      n3
    n2      o1
i2      n4
    n3

誰かが o1 の値を見つける方法を説明してくれませんか? どの入力もアクティブでない場合、どのようにしてニューロンをアクティブにすることができますか?

4

3 に答える 3

1

この質問は、「ニューラル ネットワーク」が現実世界のニューロンの動作をエミュレートするという驚くほど貧弱な仕事をする理由の良い例です。ほとんどの実際のニューロンは、シナプス前ニューロンからの入力なしで、活動電位を発火する固有の (または「自然な」) レートを持っています。シナプス前ニューロンの効果は、ほとんどの場合、この固有の発火率を加速または減速することであり、シナプス後ニューロンで単一の活動電位を生成することではありません.

通常、「ニューラル ネットワーク」がこの現象をモデル化しないのはなぜですか? わからない - 「生物学に触発されたアプローチが、統計と信号処理に基づくより実用的なアプローチのために多かれ少なかれ放棄された」という人に尋ねる必要があります。

于 2009-01-12T02:12:30.660 に答える
1

どの入力もライブでない場合、出力から何も得られません。

これに時間を費やしてからずいぶん経ちましたが、昔は方程式にノイズを追加していました。これは、常にオンになっている入力の形式にするか、ニューラル ネットワークに押し込む前に各入力に少量のランダムな量を追加することによって行うことができます。

興味深いことに、ニューラル ネットワークでのノイズの使用には、生物学的な類似性があることが示されています。何かを聞こうとしているときにホワイト ノイズを少し加えると、聞き取りやすくなります。見るのも同じ。

あなたの最初の質問について-o1の値を見つける方法は...に依存します

  • ニューラル ネットワーク全体で使用される数式。
  • n1 ～ n4 の値。
  • 入力。

http://www.cheshireeng.com/Neuralyst/nnbg.htm

数学の基本情報が載っています。

于 2009-01-12T01:02:04.983 に答える
1

質問がよくわからないので...あなたが探しているものである場合に備えて、これを言います：

多くの場合、あなたが言及しているケースを可能にするために、バイアスニューロンが入力層と隠れ層に追加されます。この余分なニューロンは常にアクティブであり、層上の他のすべてのニューロンが非アクティブな場合を処理するために使用されます。

于 2009-01-12T01:15:38.997 に答える