Пусть у нас есть n магазинов. У каждого магазина есть свой номер: от 1 до n. Каждый магазин приносит прибыль. Возьмем какой-то (неважно, какой) I -ый магазин. Прибыль от него равна pi. Если мы хотим посчитать общую прибыль от всех магазинов (обозначим ее за P), то нам пришлось бы писать длинную сумму:
P=p1+p2+⋯+pi+⋯+pn
Как видно, все члены этой суммы однотипны. Тогда их можно коротко записать следующим образом:
P=∑i=1npi
Словами: «Просуммируй прибыли всех магазинов, начиная с первого и заканчивая n-ым». В виде формулы это гораздо проще, удобнее и красивее.
Результатом работы сумматора является число, называемое взвешенной суммой. Взвешенная сумма (net) – сумма входных сигналов, умноженных на соответствующие им веса.
net=∑i=1nxiwi
Роль сумматора очевидна– он агрегирует все входные сигналы (которых может быть много) в какое-то одно число – взвешенную сумму, которая характеризует поступивший на нейрон сигнал в целом.
Для понимания роли последнего компонента искусственного нейрона –функции активации –рассмотрим следующий пример. У одного искусственного нейрона задача– решить, ехать ли отдыхать на море. Для этого на его входы мы подаем различные данные. Пусть у нашего нейрона будет 4 входа:
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.