Slovník | Vyhledávání | Mapa webu
 
Analýza a hodnocení biologických datUmělá inteligence Neuronové sítě - jednotlivý neuron Klasifikační schopnosti jednotlivého neuronu Souhrn klasifikačních schopností jednotlivého neuronu

Logo Matematická biologie

Souhrn klasifikačních schopností jednotlivého neuronu

Jednotlivý neuron s binárním výstupem dokáže tedy odlišit pouze dvě lineárně separabilní třídy. Neuron rozdělujeprostor vstupů na dvapodprostory nadrovinou, jejíž normálový vektor je tvořen vektorem vah neuronu.  Učení neuronu představuje zpravidla iterativní postup, kdy je nastavován vektor vah neuronu a tedy i měněna poloha dělící nadroviny na základě vyhodnocení klasifikace vstupních vektorů trénovací množiny do jedné z výstupních tříd. Vyhodnocení úspěšnosti klasifikace je realizováno prostřednictvím chybové funkce, kdy učení představuje pokus o její minimalizaci.

Logická funkce XOR není lineárně separabilní, jednotlivým neuronem tedy nemůže být realizována. Toto omezení vedlo ke krizi ve vývoji umělých neuronových sítí, kterého využil Minsky při své argumentaci proti konceptu umělých neuronových sítí.

Východisko z této situace ale existuje a spočívá v použití dopředných neuronových sítí s více vrstvami vzájemně propojených neuronů.

 
vytvořil Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity | | zpětné odkazy | validní XHTML 1.0 Strict