Siden mange av disse nettstedene finnes på google bruke matematisk notasjon og jeg aner ikke hva noe av det betyr at jeg ønsker å gjøre en forover nettverk som dette:
n1
i1 n3
n2 o1
i2 n4
n3
Nå kan noen forklare meg hvordan å finne verdien av O1? Hvordan er det mulig å gjøre et nevron aktiv når ingen av inngangene er aktive?
Hvis ingen av inngangene er aktive, vil du ikke få noe ut av produksjonen.
Det har vært lenge siden jeg har brukt litt tid på dette, men tilbake i dag, vil vi legge til støy i ligningen. Dette kan være i form av innganger som alltid er på eller ved å tilsette en liten mengde tilfeldig til hver inngang før de dytter det på det neurale nettverket.
Interessant nok har bruken av støy i nevrale nettverk har vist seg å ha en biologisk analog. Hvis du prøver å høre noe, og du legger i litt hvit støy, det gjør det lettere å høre. samme gjelder for å se.
Som for din første spørsmålet - Hvordan finne ut verdien av o1 avhenger ...
http://www.cheshireeng.com/Neuralyst/nnbg.htm
Har noen grunnleggende informasjon om matematikken.
Siden spørsmålet er egentlig ikke klart for meg ... Jeg vil si at dette i tilfelle det er det du leter etter:
Ofte en skjevhet nevron er lagt til innspill og skjulte lag for å tillate tilfelle du nevne. Denne ekstra nevron er alltid aktiv og brukes til å behandle saken når alle andre nerveceller på laget er inaktive.
Dette spørsmålet er et godt eksempel på hvorfor "nevrale nettverk" gjøre en slik en utrolig dårlig jobb med å simulere oppførselen til den virkelige verden nevroner. De fleste virkelige neuroner har en iboende (eller "naturlig"), hastigheten som de brann aksjonspotensialer, uten inngangs fra pre-synaptiske neuroner. Effekten av presynaptiske nevroner er nesten alltid å fremskynde eller forsinke denne iboende skuddtakt, for ikke å produsere en eneste aksjonspotensial i postsynaptiske nevroner.
Hvorfor ikke "nevrale nettverk" typisk modellere dette fenomenet? Jeg vet ikke - du må spørre folk for hvem " tilnærming inspirert av biologien har mer eller mindre blitt forlatt i en mer praktisk tilnærming basert på statistikk og signalbehandling ".
