Comme beaucoup de ces sites trouvés sur Google utilisent la notation mathématique et je ne sais pas ce que tout cela signifie que je veux faire un réseau de neurones, comme ceci:
n1
i1 n3
n2 o1
i2 n4
n3
Maintenant, quelqu'un peut me expliquer comment trouver la valeur de o1? Comment est-il possible de faire un neurone actif quand aucune de ses entrées sont actives?
Si aucune des entrées sont en direct, alors vous ne tirerez rien de la sortie.
Cela fait longtemps que j'ai passé un peu de temps à ce sujet, mais dans la journée, nous aimerions ajouter du bruit à l'équation. Cela peut être sous la forme d'entrées qui sont toujours sur ou en ajoutant une petite quantité aléatoire à chaque entrée avant fourrant au réseau de neurones.
Fait intéressant, l'utilisation de bruit dans les réseaux de neurones a été démontré qu'ils ont un analogue biologique. Si vous essayez d'entendre quelque chose, et que vous ajoutez un peu de bruit blanc, il est plus facile d'entendre. même pour voir.
Quant à votre question initiale - Comment connaître la valeur de o1 dépend ...
http://www.cheshireeng.com/Neuralyst/nnbg.htm
A quelques informations de base sur les mathématiques.
Étant donné que la question n'est pas vraiment clair pour moi ... Je vais le dire dans le cas où il est ce que vous cherchez:
Souvent, un neurone de polarisation est ajouté à l'entrée et les couches cachées pour permettre le cas, vous mentionnez. Ce neurone supplémentaire est toujours actif et est utilisé pour gérer le cas où tous les autres neurones sur la couche sont inactives.
Cette question est un bon exemple des raisons pour lesquelles « les réseaux de neurones » font un tel travail incroyablement pauvre d'imiter le comportement des neurones dans le monde réel. La plupart des neurones réels ont une valeur intrinsèque (ou « naturel ») taux auquel ils tirent des potentiels d'action, sans l'apport des neurones pré-synaptiques. L'effet des neurones pré-synaptiques est presque toujours d'accélérer ou de ralentir ce rythme de tir intrinsèque, ne pas produire un seul potentiel d'action dans le neurone post-synaptique.
Pourquoi ne pas « réseaux de neurones » modèle généralement ce phénomène? Je ne sais pas - il faudrait demander aux gens pour qui « l'approche inspirée par la biologie a approche plus ou moins été abandonnée pour une plus pratique basée sur les statistiques et le traitement du signal ».
