神经元结构模型

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神经元结构模型

归纳一下神经元传递信息的过程,可以看出神经元一般表现为一个多输入即它的多个树突和细胞体与其他多个神经元轴突末梢突触链接、单输出每个神经元只有一个轴突作为输出通道的非线性器件,通用的结构模型。它的输出是非线性的,故这种神经元称非线性连续型模型。型函数反映了神经元的饱和特性,由于其函数连续可导,调节曲线的参数可以得到类似闭值函数的功能,因此,该函数被广泛应用于许多神经元的输出特性中。

一神经网络的互联模式

根据链接方式的不同,神经网络的神经元之间的链接有如下几种形式。

前向网络

前向网络结构,神经元分层排列,分别组成输入层、中间层也称为隐含层,可由若干层组成和输出层。每一层的神经元只接受来自前一层神经元的输入,后面的层对前面的层没有信号反馈。输入模式经过各层次的顺序传播,最后在输出层上得到输出。感知器网络和网络均属于前向网络。

有反馈的前向网络

其结构输出层对输入层有信息反馈,这种网络可用于存储某种模式序列,如神经认知和回归网络都属于这种类型。

层内有相互结合的前向网络

其结构如图一所示,通过层内神经元的互相结合,可以实现同一层内神经元之间的横向抑制或兴奋机制。这样可以限制每层内可以同时动作的神经元素,或者把每层内的神经元分为若干组,让每一组作为一个整体进行运作。

相互结合型网络全互联或部分互联

相互结合型网络结构如图一所示,这种网络在任意两个神经元之间都可能有链接。叩网络和均属于这种类型。在无反馈的前向网络中,信号一旦通过神经元,该神经元的处理就结束了。而在相互结合网络中,信号要在神经元之间反复传递,网络处于一种不断改变状态的动态值之中。信号从某初始状态开始,经过若干次变化,才会达到某种平衡状态。根据网络的结构和神经元的特性,网络的运行还有可能进入周期震荡或其他如混沌等平衡状态。

神经网络的学习方式

神经网络的学习也称为训练,指的是通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的参数权值和闭值,使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。能够从环境中学习和在学习中提高自身性能是神经网络的最有意义的性质。根据学习过程的组织方式不同,学习方式分为两类有监督学习和无监督学习。

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