Mivel sok ilyen helyek találhatók google kezelhető matematikai jelölések és fogalmam sincs, hogy mi sem ez azt jelenti, szeretnénk, hogy egy előrecsatolt neurális hálózat, mint ez:
n1
i1 n3
n2 o1
i2 n4
n3
Most tud valaki magyarázni nekem, hogyan kell megtalálni az értéke o1? Hogyan lehetséges, hogy egy neuron aktív, ha sem a bemenet aktív?
Ha egyik bemenet él, akkor nem fog semmit a kimenet.
Már hosszú idő óta voltam egy ideig ezen, de vissza a nap, mi lenne hozzá zaj az egyenletben. Ez lehet formájában bemenetek, amelyek mindig vagy kiegészítve egy kis random összeget minden egyes bemeneti előtt tolta azt a neurális hálózat.
Érdekes, hogy a használata a zaj neurális hálózatok kimutatták, hogy biológiai analóg. Ha akarsz hallani valamit, és akkor adjunk hozzá egy kis fehér zaj, ez megkönnyíti hallani. Ugyanez a helyzet a látás.
Ami az első kérdést - Hogyan találjuk meg az értékét o1 függ ...
http://www.cheshireeng.com/Neuralyst/nnbg.htm
Van néhány alapvető információ a matematika.
Mivel a kérdés nem igazán világos számomra ... én mondom ezt abban az esetben is az, amit keres:
Gyakran előfeszítő neuron adunk a bemeneti és a rejtett rétegek, hogy abban az esetben, te megemlíteni. Ez az extra neuron mindig aktív, és használják arra az esetre, ha az összes többi neuronokat a réteg inaktív.
Ez a kérdés egy jó példa, hogy miért „neurális hálózatok” csinálni, mint egy hihetetlenül rossz munkát emulálni viselkedését valós neuronokat. A legtöbb valódi neuronok van egy belső (vagy „természetes”) sebességet, az általuk tűz akciós potenciál, nem bemeneti preszinaptikus neuronok. A hatás a preszinaptikus neuronok szinte mindig gyorsítani, lassítani ezt a belső tüzelési ráta, hogy nem termel egyetlen akciós potenciál a poszt-szinaptikus neuron.
Miért nem „neurális hálózatok” általában modellezni ezt a jelenséget? Nem tudom - azt kell kérni az embereket, akiknek „ megközelítés által inspirált biológia többé-kevésbé már elhagyott egy gyakorlatiasabb megközelítésben alapuló statisztika és jelfeldolgozó ”.
