Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

182 Искусственные нейронные сети пытаются воссоздать модели обработки информации биологических нейронных сетей. Модель искусственного нейрона мож- но представить, как показано на рис. 3.20. Данная модель состоит из следующих элементов:  умножителей j w (си- напсов);  сумматора  ;  нелинейного преобра- зователя f , называемого функцией активации нейронного элемента или передаточной функцией. Математическая модель искусственного нейрона может быть представлена выражением 1 , ( ) n j j j s x w b y f s       , где j x – входной сигнал нейрона; j w – вес синаптической связи; b – смещение (порог) нейрона; s – результат суммирования входных сигналов; y – выходной сигнал нейрона; n – число входов нейрона; f – функция активации. В качестве функции активации нейронного элемента может использоваться пороговая функция, сигмовидная, гиперболический тангенс и др. Нейронная сеть представляет собой совокупность нейронных элементов, определенным образом соединенных друг с другом и с Рис. 3.20. Модель искусственного нейрон w 1 … w j … w n x 1 x j x n s f y b 