Невронна мрежа
от Уикипедия, свободната енциклопедия
Невронната мрежа е модел за обработка на информация, вдъхновен от изучаването на биелектричните мрежи в мозъка на човека и животните, образувани от неврони и техните синапси. В наши дни учените често наричат изкуствените невронни мрежи просто невронни мрежи и това е значението, което се използва в останалата част на тази статия, ако явно не е написано друго.
Математическия аналог на биологичната невронна мрежа представлява множество от взаимносвързани прости изчислителни елементи ((неврони)). Всеки неврон приема сигнали от другите (под формата на числа), сумира ги, като сумата минава през активационна функция (най-често използваната е сигмоидалната функция y=f(x)=1/(1+e-х)), и така определя своята активация (степен на възбуда), която се предава по изходящите връзки към другите неврони. Всяка връзка има тегло, което умножавайки се със сигнала, определя определя неговата значимост (сила). Теглата на връзките са аналогични на силата на синаптичните импулси, предавани между биологичните неврони. Отрицателна стойност на теглото съответства на подтискащ импулс, а положителна - на възбуждащ.
В невронната мрежа обикновено винаги съществуват входен и изходен слой от неврони, във входния се въвежда информацията към мрежата, след това сигналите от входните неврони преминават през един или няколко слоя от междинни (скрити) неврони, според топологията на невронната мрежа, като сигналите накрая стигат до изходния слой, откъдето се чете получената информация.
Математически е доказано, че всяка невронна мрежа с поне един скрит слой от достатъчно на брой неврони между входния и изходния слой, може да моделира поведението на всяка съществуваща функция.
Теглата на връзките между невроните определят функционалността и поведението на невронната мрежа. За да бъде една невронна мрежа използваема и приложима към даден проблем, тя трябва да бъде предварително обучена.
Обучението на една невронна мрежа се постига чрез промяна на теглата на връзките между невроните и се осъществява чрез правила, които определят как да се променят тези тегла. Най-разпространеното сред тях е метода на обратното разпространение на сигнал за грешка (back-propogation), където за всеки изходен неврон се изчислява разликата от желаното му поведение, като се формира сигнал за грешка, който се движи назад към входния слой и по пътя си променя теглата на връзките така, че при следващата активация на мрежата грешката да бъде по-малка от сегашната.
