Deoarece multe dintre aceste site-uri gasite pe Google folosesc notația matematică și nu am nici o idee despre ce înseamnă orice vreau să fac o rețea neuronală feedforward ca aceasta:
n1
i1 n3
n2 o1
i2 n4
n3
Acum, poate cineva să-mi explice cum să găsească valoarea O1? Cum este posibil să se facă un neuron activ atunci când nici una dintre intrările sale sunt active?
Dacă nici unul dintre intrările sunt vii, atunci nu va primi nimic de la ieșire.
A trecut mult timp de când am petrecut ceva timp pe acest lucru, dar din nou în a doua zi, am adăuga zgomot la ecuația. Acest lucru poate fi sub formă de intrări care sunt întotdeauna pe sau prin adăugarea unei cantități mici aleatoare pentru fiecare intrare înainte de a împinge-o la rețeaua neuronală.
Interesant, utilizarea de zgomot în rețele neuronale a fost dovedit a avea un analog biologic. Dacă încerci să auzi ceva, și adăugați într-un pic de zgomot alb, ea face mai ușor să aud. Același lucru este valabil pentru a vedea.
În ceea ce privește întrebarea inițială - Cum de a afla valoarea O1 depinde de ...
http://www.cheshireeng.com/Neuralyst/nnbg.htm
Are câteva informații de bază despre matematică.
Deoarece întrebarea nu este foarte clar pentru mine ... O să spun asta în cazul în care este ceea ce căutați:
De multe ori un neuron prejudecată este adăugat la intrare și straturile ascunse pentru a permite pentru cazul pe care îl menționează. Acest neuron suplimentar este întotdeauna activ și este utilizat pentru a gestiona cazul în care toate celelalte neuroni de pe stratul sunt inactive.
Această întrebare este un bun exemplu de ce „rețele neuronale“ face un astfel de loc de muncă uimitor de slabă emuleze comportamentul neuronilor din lumea reală. Cele mai multe neuroni reale au un (sau „natural“), rata intrinsecă la care foc potențialele de acțiune, cu nici o intrare de la neuroni de pre-sinaptice. Efectul neuronilor de pre-sinaptice este aproape întotdeauna de a accelera sau încetini această rată de ardere intrinsecă, nu pentru a produce un singur potențial de acțiune în neuron post-sinaptică.
De ce nu „rețele neuronale“ , de obicei , model de acest fenomen? Nu știu - v - ar trebui să ceară oamenilor pentru care „ abordarea inspirată de biologie a fost mai mult sau mai puțin abandonată pentru o abordare mai practică bazată pe statistici și de prelucrare a semnalului “.
