CN107578097A - 一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法 - Google Patents
一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107578097A CN107578097A CN201710871530.7A CN201710871530A CN107578097A CN 107578097 A CN107578097 A CN 107578097A CN 201710871530 A CN201710871530 A CN 201710871530A CN 107578097 A CN107578097 A CN 107578097A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- threshold values
- artificial neuron
- input
- neuron
- values
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法的技术领域,是属于人工智能,仿生学,电路设计的技术领域,主要技术是人工神经元通过多路输入,当累加值低于最小阀值时,人工神经元,不会被激活,当累加的值超过设定的阀值,人工神经元被激活,人工神经元设有多个阀值,根据累加的值,达到那个阀值,把这个阀值同时传递给激活函数集和择端器,择端器会根据传递过来的阀值,选择那些端口选通,那些端口反馈,激活函数集根据传来的阀值,激活对应的激活函数,通过运算输出对应的值,通过择端器传递给下一层人工神经元或反馈到输入端。
Description
技术领域
一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法的技术领域,是属于人工智能,仿生学,电路设计的技术领域,主要技术是人工神经元通过多路输入,当累加值低于最小阀值时,人工神经元,不会被激活,当累加的值超过设定的阀值,人工神经元被激活,人工神经元设有多个阀值,根据累加的值,达到那个阀值,把这个阀值同时传递给激活函数集和择端器,择端器会根据传递过来的阀值,选择那些端口选通,那些端口反馈,激活函数集根据传来的阀值,激活对应的激活函数,通过运算输出对应的值,通过择端器传递给下一层人工神经元或反馈到输入端。
背景技术
神经元是构成大脑的基本单元,人类的大脑是有成千上万个神经元按照一定规律构成的,人类为了模拟人脑,对人工神经元的设计是重中之重,有了人工神经元才能构成人工网络,人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这一模型中,大量的人工神经元之间相互联接构成网络,即“神经网络”,以达到处理信息的目的。一种模仿动物神经网络行为特征的分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。它用接受多路输入刺激,按加权求和超过一定阈值时产生“兴奋”输出的部件来模仿动物神经元的工作方式,并通过这些神经元部件相互联接的结构和反映关联强度的权系数使其“集体行为”具有各种复杂的信息处理功能。特别是这种宏观上具有鲁棒、容错、抗干扰、适应性、自学习等灵活而强有力功能的形成不仅可以通过元部件性能不断改进,并且通过复杂的互联关系得以实现,因而人工神经网络是一种联接机制模型,具有复杂系统的许多重要特征。人工神经网络适用于信号处理、数据压缩、模式识别、机器人视觉、知识处理及其应用,预测、评价和决策问题,调度排序、路由规划等组合优化问题。在控制系统设计中它可用于模拟被控对象特性、搜索和学习控制规律、实现模糊和智能控制,因此对神经元的设计十分的重要,因为十分明显,神经元的形状十分的多,虽然人类把它进行分类,但神经元有成千上万种,因此不同的神经元也具备不同的功能,本发明只是设计了一种人工神经元,现有的神经元的设计十分简单单一,就是把所有的输入和权重相乘,然后进行累加,减去阀值,然后设置激活函数,传递给下一层的神经元。
发明内容
人的大脑是很多神经元构成,因此神经元是神经网络的基本单元,十分明显,神经元数量巨大,在人体的不同部位就有不同形状、结构、生理学特征和功能的神经元,神经元的形状千奇百怪十分的多,虽然人类对它进行分类,但神经元有千百万种,因此不同的神经元也具备不同的功能,本发明只是设计了一种人工神经元,由于现有的神经元的设计十分简单单一,就是把所有的输入和权重相乘进行累加,减去阀值,然后设置激活函数,传递给下一层的神经元,这样构成一个网络,并且这样简单的设计解决了人类很多前人无法解决的问题,对整个世界产生巨大的影响,但这只是最简直的一种人工神经元结构,现实世界里神经元各种各样的形状,各种各样的功能,因此要发明各种功能的人工神经元的设计,一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法,其特征是:多阀值多函数反馈人工神经元是由输入端、人工神经元、择端器,输出端,反馈线路组成,输入端如同神经元的输入端,接收上一级人工神经元的输入或由其他设备的输入,人工神经元的作用是把输入的值和权重相乘后进行累加,如果累加的值小于阀值,那么人工神经元就不会被激活,没有任何反应,如果累加的值大于阀值,那么人工神经元被激活,人工神经元设有多个阀值,根据累加的值,达到那个阀值,就把这个阀值同时传递给激活函数集和择端器,择端器会根据传递过来的阀值,选择那些端口选通,那些端口反馈,激活函数集根据传来的阀值,选择对应的激活函数,根据传过来的阀值通过激活函数运算,把计算的结果,通过择端器打开的通道,从输出端口传递给下一层人工神经元或反馈到输入端,其中人工神经元采用如下设计,其由3部分组成,1是累加器,它的作用就是把输入进行累加,是否达到阀值,如果超过阀值,比较达到那个阀值,把这个阀值同时传递给激活函数集和择端器,2不同的阀值的设计,不同阀值的设计是这样的,设定最小阀值 a,a<b<c<d,当输入的值小于a,那么人工神经元就不会被激活,如果输入的值大于a,人工神经元就被激活,这时输入的值就要和不同的阀值进行比较,比如输入的值大于c小于d,那么就会启动c 值传递给激活函数集和择端器,激活函数集根据传递过来的c值,选择了对应函数f(x3),经f(x3)激活函数的运算,把计算结果传递给择端器,过择端器采用如下设计,根据传来的阀值,择端器会根据这个阀值选择那些端口开通,那些端口关闭,并且根据传来的阀值选择那些端口进行反馈,例如传递过来的阀值是a值,那么假设按照a值的设置,让o-1反馈,让i-6.i-7直接传递给下一层人工神经元,假如传来的阀值是c值,就根据 c值的设计,让i-11.i-12反馈,让.i-7.i-8.i-9.i-10直接传递给下一层人工神经元,这个要根据设计事先进行设计好的,那个阀值对应那些反馈,那些直接传递给下一层神经元。
附图说明
图1是多阀值多函数反馈人工神经元的结构原理图,i-1.1-2.i-3.i-4.i-5.i-6.i-7.i-8.i-9.i-10.i-11.i-12代表输入端,这个输入端很多,这里画12条是用来代表作用,o-1.o-2.o-3.o-4.o-5.i-6.i-7.i-8.i-9.i-10.i-11.i-12代表输出端,这个输出端很多,这里画12条是用来代表作用,a-1代表人工神经元,a-2代表里面的累加器,a.b.c.d代表里面不同的阀值, a-3代表激活函数集,f(x1).f(x2).f(x3).f(x4)代表激活函数集里的不同激活函数,b-1代表择端器,b-2代表激活函数集和择端器的连线,b-3代表累加器和择端器的连线,b-4.b-5.b-6.b-7代表反馈线,。
实施方法
人的大脑有成千上万的神经元,有些神经元通过输出反馈,来调节神经元自己,并且根据不同强度的刺激,反馈的方法也是不一样的,由于这是一种普遍的情况,因此本发明也根据这种情况,创造了一种人工神经元,多阀值多函数反馈人工神经元是由输入端、人工神经元、择端器,输出端,反馈线路组成,输入端如同神经元的输入端,接收上一级人工神经元的输入或由其他设备的输入,人工神经元的作用是把输入的值和权重相乘后进行累加,如果累加的值小于阀值,那么人工神经元就不会被激活,没有任何反应,如果累加的值大于阀值,那么人工神经元被激活,人工神经元设有多个阀值,根据累加的值,达到那个阀值,就把这个阀值同时传递给激活函数集和择端器,择端器会根据传递过来的阀值,选择那些端口选通,那些端口反馈,激活函数集根据传来的阀值,选择对应的激活函数,根据传过来的阀值通过激活函数运算,把计算的结果,通过择端器打开的通道,从输出端口传递给下一层人工神经元或反馈到输入端,把这样的人工神经元和其他功能的人工神经元联网,构成一个人工大脑,就可以达到模仿人类大脑的功能,由于本发明的人工神经元,是采用多阀值多函数反馈的形式,因此可以实现更多的功能,可以用比较少的本发明的人工神经元,达到十分复杂的网络功能。
Claims (1)
1.一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法,其特征是:多阀值多函数反馈人工神经元是由输入端、人工神经元、择端器,输出端,反馈线路组成,输入端如同神经元的输入端,接收上一级人工神经元的输入或由其他设备的输入,人工神经元的作用是把输入的值和权重相乘后进行累加,如果累加的值小于阀值,那么人工神经元就不会被激活,没有任何反应,如果累加的值大于阀值,那么人工神经元被激活,人工神经元设有多个阀值,根据累加的值,达到那个阀值,就把这个阀值同时传递给激活函数集和择端器,择端器会根据传递过来的阀值,选择那些端口选通,那些端口反馈,激活函数集根据传来的阀值,选择对应的激活函数,根据传过来的阀值通过激活函数运算,把计算的结果,通过择端器打开的通道,从输出端口传递给下一层人工神经元或反馈到输入端,其中人工神经元采用如下设计,其由3部分组成,1是累加器,它的作用就是把输入进行累加,是否达到阀值,如果超过阀值,比较达到那个阀值,把这个阀值同时传递给激活函数集和择端器,2不同的阀值的设计,不同阀值的设计是这样的,设定最小阀值 a,a<b<c<d,当输入的值小于a,那么人工神经元就不会被激活,如果输入的值大于a,人工神经元就被激活,这时输入的值就要和不同的阀值进行比较,比如输入的值大于c小于d,那么就会启动c 值传递给激活函数集和择端器,激活函数集根据传递过来的c值,选择了对应函数f(x3),经f(x3)激活函数的运算,把计算结果传递给择端器,过择端器采用如下设计,根据传来的阀值,择端器会根据这个阀值选择那些端口开通,那些端口关闭,并且根据传来的阀值选择那些端口进行反馈,例如传递过来的阀值是a值,那么假设按照a值的设置,让o-1反馈,让i-6.i-7直接传递给下一层人工神经元,假如传来的阀值是c值,就根据 c值的设计,让i-11.i-12反馈,让.i-7.i-8.i-9.i-10直接传递给下一层人工神经元,这个要根据设计事先进行设计好的,那个阀值对应那些反馈,那些直接传递给下一层神经元。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710871530.7A CN107578097A (zh) | 2017-09-25 | 2017-09-25 | 一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710871530.7A CN107578097A (zh) | 2017-09-25 | 2017-09-25 | 一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107578097A true CN107578097A (zh) | 2018-01-12 |
Family
ID=61039179
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710871530.7A Pending CN107578097A (zh) | 2017-09-25 | 2017-09-25 | 一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107578097A (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1457021A (zh) * | 2003-06-09 | 2003-11-19 | 王慧东 | 基于神经网络的信息识别处理方法 |
CN101809598A (zh) * | 2007-10-01 | 2010-08-18 | 独立行政法人理化学研究所 | 神经元装置、神经网络装置、反馈控制装置及信息存储介质 |
CN103455843A (zh) * | 2013-08-16 | 2013-12-18 | 华中科技大学 | 一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统 |
CN103679265A (zh) * | 2013-11-21 | 2014-03-26 | 大连海联自动控制有限公司 | 一种多特性仿生统一神经元模型 |
CN105095966A (zh) * | 2015-07-16 | 2015-11-25 | 清华大学 | 人工神经网络和脉冲神经网络的混合计算系统 |
CN106875009A (zh) * | 2017-03-03 | 2017-06-20 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 一种基于人工神经网络的混沌控制方法 |
CN106875004A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-06-20 | 清华大学 | 复合模式神经元信息处理方法和系统 |
-
2017
- 2017-09-25 CN CN201710871530.7A patent/CN107578097A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1457021A (zh) * | 2003-06-09 | 2003-11-19 | 王慧东 | 基于神经网络的信息识别处理方法 |
CN101809598A (zh) * | 2007-10-01 | 2010-08-18 | 独立行政法人理化学研究所 | 神经元装置、神经网络装置、反馈控制装置及信息存储介质 |
CN103455843A (zh) * | 2013-08-16 | 2013-12-18 | 华中科技大学 | 一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统 |
CN103679265A (zh) * | 2013-11-21 | 2014-03-26 | 大连海联自动控制有限公司 | 一种多特性仿生统一神经元模型 |
CN105095966A (zh) * | 2015-07-16 | 2015-11-25 | 清华大学 | 人工神经网络和脉冲神经网络的混合计算系统 |
CN106875004A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-06-20 | 清华大学 | 复合模式神经元信息处理方法和系统 |
CN106875009A (zh) * | 2017-03-03 | 2017-06-20 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 一种基于人工神经网络的混沌控制方法 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
姚茂群等: "多阈值神经元电路设计及在多值逻辑中的应用", 《计算机学报》 * |
尔桂花,窦曰轩编著: "《运动控制系统》", 31 October 2002, 清华大学出版社 * |
承文著: "《创新型企业知识管理》", 31 January 2015, 机械工业出版社 * |
朱晓雷等: "多阈值神经元及其在多值逻辑中的应用", 《浙江大学学报(工学版)》 * |
王守觉,来疆亮著: "《多维空间仿生信息学入门》", 31 January 2008, 国防工业出版社 * |
陈允平,王旭蕊,韩宝亮编: "《人工神经网络原理及其应用》", 31 August 2002, 中国电力出版社 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108090658A (zh) | 基于时域特征参数融合的电弧故障诊断方法 | |
CN109492765A (zh) | 一种基于迁移模型的图像增量学习方法 | |
CN106295799A (zh) | 一种深度学习多层神经网络的实现方法 | |
CN109416758A (zh) | 神经网络及神经网络训练的方法 | |
CN110659666B (zh) | 一种基于相互作用的多层脉冲神经网络的图像分类方法 | |
CN106227043A (zh) | 自适应最优控制方法 | |
CN108985252A (zh) | 改进的脉冲深度神经网络的图像分类方法 | |
CN105373829B (zh) | 一种全连接神经网络结构 | |
CN107563505A (zh) | 一种外控植入反馈人工神经元的设计方法 | |
CN110188621A (zh) | 一种基于ssf-il-cnn的三维人脸表情识别方法 | |
CN107578097A (zh) | 一种多阀值多函数反馈人工神经元的设计方法 | |
CN107516130A (zh) | 一种多阀值多函数择端输出人工神经元的设计方法 | |
CN107895170A (zh) | 一种基于激活值敏感性的Dropout正则化方法 | |
CN107480779A (zh) | 一种同时输出多态功能人工神经元的设计方法 | |
CN107563506A (zh) | 一种压频式择频输出人工神经元的设计方法 | |
CN107886163A (zh) | 基于agn及cnn的单目标优化问题寻优方法及装置 | |
CN107590536A (zh) | 一种分级电位式择端反馈人工神经元的设计方法 | |
CN107657315A (zh) | 一种分级电位式择端输出人工神经元的设计方法 | |
CN107609643A (zh) | 一种双控植入择端输出人工神经元的设计方法 | |
CN107491810A (zh) | 一种多阀值反馈人工神经元的设计方法 | |
CN107609636A (zh) | 一种多函数对应输出反馈功能人工神经元的设计方法 | |
CN107609640A (zh) | 一种阀值择端分级电位式人工神经元的设计方法 | |
CN107563501A (zh) | 一种可植入激活函数择端输出人工神经元的设计方法 | |
CN107563504A (zh) | 一种可植入激活函数双择端输出人工神经元的设计方法 | |
CN107563503A (zh) | 一种可编码择阀值择函数人工神经元的设计方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180112 |