इन साइटों गूगल पर पाया की एक बहुत कुछ गणितीय संकेतन का उपयोग करें और मुझे पता नहीं इसका कोई मतलब है क्या मैं इस तरह एक feedforward तंत्रिका नेटवर्क बनाना चाहते है के बाद से:
n1
i1 n3
n2 o1
i2 n4
n3
अब किसी को कैसे O1 का मूल्य खोजने के लिए मुझे समझा सकता है? यह कैसे एक न्यूरॉन सक्रिय बनाने के लिए जब उसके आदानों में से कोई भी सक्रिय हैं संभव है?
आदानों में से कोई भी जीवित हैं, तो आप उत्पादन से बाहर कुछ भी नहीं मिलेगा।
यह एक लंबे समय के बाद से मैं इस पर कुछ समय बिताया है, लेकिन दिन में वापस, हम समीकरण के शोर जोड़ना होगा। इस आदानों पर या उसके तंत्रिका नेटवर्क पर यह धकेल से पहले प्रत्येक इनपुट करने के लिए एक छोटे से यादृच्छिक राशि जोड़कर हमेशा से रहे हैं के रूप में हो सकता है।
दिलचस्प बात यह है तंत्रिका नेटवर्क में शोर का उपयोग एक जैविक अनुरूप करने के लिए दिखाया गया है। आप कुछ सुनने के लिए कोशिश कर रहे हैं, और आप सफेद शोर का एक सा में जोड़ेंगे, तो वह यह आसान सुनने के लिए बनाता है। एक ही देखने के लिए चला जाता है।
अपने प्रारंभिक सवाल का सवाल है - पता लगाने के लिए कैसे O1 के मूल्य पर निर्भर करता है ...
http://www.cheshireeng.com/Neuralyst/nnbg.htm
गणित पर कुछ बुनियादी जानकारी है।
के बाद से सवाल वास्तव में मेरे लिए स्पष्ट नहीं है ... मैं मामले में यह कहूँगा यह आप के लिए क्या देख रहे हैं:
अक्सर एक पूर्वाग्रह न्यूरॉन इनपुट और छिपा परतों में जोड़ा जाता है मामला आप उल्लेख कर रहे हैं के लिए अनुमति देने के लिए। इस अतिरिक्त न्यूरॉन हमेशा सक्रिय है और मामला है जब परत पर अन्य सभी न्यूरॉन्स निष्क्रिय हैं संभाल करने के लिए प्रयोग किया जाता है।
यह सवाल क्यों "तंत्रिका नेटवर्क" वास्तविक दुनिया न्यूरॉन्स के व्यवहार की नकल के ऐसे एक आश्चर्यजनक गरीब काम करने का एक अच्छा उदाहरण है। अधिकांश वास्तविक न्यूरॉन्स एक आंतरिक (या "प्राकृतिक") दर, जिस पर वे कार्रवाई क्षमता आग, पूर्व synaptic न्यूरॉन्स से कोई इनपुट के साथ की है। पूर्व synaptic न्यूरॉन्स के प्रभाव लगभग हमेशा तेजी लाने या धीमा इस आंतरिक फायरिंग दर, बाद synaptic न्यूरॉन में एक भी संभावित कार्रवाई का उत्पादन करने के लिए नहीं है।
क्यों "तंत्रिका नेटवर्क" आम तौर पर इस घटना मॉडल नहीं है? मैं नहीं जानता कि - आप "के लिए जिसे लोग पूछने के लिए होगा एक और अधिक व्यावहारिक सांख्यिकी और सिग्नल प्रोसेसिंग पर आधारित दृष्टिकोण के लिए दृष्टिकोण जैव विज्ञान से प्रेरित कम या ज्यादा त्याग दिया गया है "।
