Da viele dieser auf Google gefundenen Websites mathematische Notation und ich habe keine Ahnung, was irgendetwas davon bedeutet, dass ich ein Vorwärts neuronales Netz wie diese machen will:
n1
i1 n3
n2 o1
i2 n4
n3
Nun kann mir jemand erklären, wie man den Wert von o1 zu finden? Wie ist es möglich, ein Neuron aktiv, wenn keine seiner Eingänge machen aktiv ist?
Wenn keiner der Eingänge Live sind, dann werden Sie nichts aus der Ausgabe erhalten.
Es ist schon lange her, dass ich einige Zeit dafür ausgegeben, aber wieder in den Tag, würden wir Lärm der Gleichung hinzuzufügen. Dies kann in Form von Eingängen, die immer auf oder durch eine kleine zufällige Menge an jeden Eingang Zugabe, bevor sie an das neurale Netzwerk schiebend.
Interessanterweise hat die Verwendung von Rauschen in neuronalen Netzen wurde eine biologische Analog gezeigt haben. Wenn Sie versuchen, etwas zu hören, und fügen Sie in einem wenig weißen Rauschen, es macht es leichter zu hören. Dies gilt auch für das Sehen.
Was Ihre erste Frage - Wie der Wert von o1, um herauszufinden, hängt davon ab, ...
http://www.cheshireeng.com/Neuralyst/nnbg.htm
Hat einige grundlegende Informationen über die Mathematik.
Da du mir die Frage nicht wirklich klar ist ... Ich werde dies im Fall sagen, es ist das, was Sie suchen:
Oft wird ein Bias-Neuron mit dem Eingang und verborgenen Schichten gegeben für den Fall, damit Sie zu erwähnen. Diese zusätzliche Neuron ist immer aktiv und wird verwendet, um den Fall zu behandeln, wenn alle anderen Neuronen auf der Schicht inaktiv sind.
Diese Frage ist ein gutes Beispiel dafür, warum „neuronale Netze“ tun so eine erstaunlich schlechte Arbeit das Verhalten von realen Neuronen emulieren. Die meisten realen Neuronen haben eine intrinsische (oder „natürliche“) Geschwindigkeit, mit der sie Aktionspotentiale abfeuern, ohne eine Eingabe von präsynaptischen Neuronen. Die Wirkung der präsynaptischen Neuronen ist fast immer diese innere Feuerrate zu beschleunigen oder zu verlangsamen, nicht ein einziges Aktionspotential in dem postsynaptischen Neuronen zu erzeugen.
Warum nicht „Neuronale Netze“ in der Regel dieses Phänomen modellieren? Ich weiß es nicht - man müßte die Leute fragt , für wen „ der Ansatz von der Biologie inspiriert hat mehr oder weniger für einen praktischen Ansatz für die Statistik und Signalverarbeitung auf Basis aufgegeben worden “.
