CN107657315A

CN107657315A - 一种分级电位式择端输出人工神经元的设计方法

Info

Publication number: CN107657315A
Application number: CN201710937588.7A
Authority: CN
Inventors: 胡明建
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2017-09-30
Filing date: 2017-09-30
Publication date: 2018-02-02

Abstract

一种分级电位式择端输出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，就把这个阀值传递给激活函数集，激活函数集就会把这个阀值以下的激活函数全部激活，激活函数通过各自的连线传递给累加择端连接器，累加择端连接器会把传过来的各函数的值进行累加，并且通过累加择端连接器的控制端输入代码，选择那些端口打开，把累加后的值从选通的端口传递给下一层人工神经元。

Description

一种分级电位式择端输出人工神经元的设计方法

技术领域

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，一种分级电位式择端输出人工神经元的设计方法，其特征是：分级电位式择端输出人工神经元是由输入端、人工神经元、累加择端连接器，累加择端连接器控制端，输出端组成，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，就把这个阀值传递给激活函数集，激活函数集就会把这个阀值以下的激活函数全部激活，激活函数把自己的运算结果通过各自的连线传递给累加择端连接器，累加择端连接器会把传过来的各激活函数的值进行累加，并且通过累加择端连接器的控制端输入代码，选择那些端口打开，把累加后的值从选通的端口传递给下一层人工神经元，其中人工神经元采用如下设计，其有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，就把这个累加的值传递给激活函数集，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，那么就会把c 阀值传递给激活函数集，激活函数集就把c阀值以下的激活函数激活，传递给累加择端连接器，例如a对应f(x1)，b对应f(x2)，c对应f(x3)，d对应f(x4)，这样就会把f(x1)、f(x2)、f(x3)激活函数输出的值通过各自的连线传递给累加择端连接器，累加择端连接器就会把f(x1)、f(x2)、f(x3)激活函数输出的值进行累加，并且通过累加择端连接器控制端输入代码，选择那些端口打开，把累加的值通过选通的端口传递给下一层人工神经元，这样就可以根据输入端累加的不同值和控制端的设置，可以在输出端进行可选择的分级输出。

附图说明

图1是分级电位式择端输出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代表累加择端连接器，b-2.b-3.b-4.b-5代表激活函数集和累加择端连接器之间的连线，每一个函数都有各自的连线，r-1代表累加择端连接器的控制端。

实施方法

人的大脑有成千上万的神经元，人类做了很多实验证明了，给一些神经元给予不同强度的刺激，就会输出分级电位，也就是说给予不同强度的刺激，就会输出不同强度的电压，并且能有选择的从一些终末输出，因此本发明创造一种人工神经元，构成一个分级择端输出模式，分级电位式择端输出人工神经元是由输入端、人工神经元、累加择端连接器，累加择端连接器控制端，输出端组成，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，就把这个阀值传递给激活函数集，激活函数集就会把这个阀值以下的激活函数全部激活，激活函数把自己的运算结果通过各自的连线传递给累加择端连接器，累加择端连接器会把传过来的各激活函数的值进行累加，并且通过累加择端连接器的控制端输入代码，选择那些端口打开，把累加后的值从选通的端口传递给下一层人工神经元，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，是采用分级电位式择端输出的形式，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

1.一种分级电位式择端输出人工神经元的设计方法，其特征是：分级电位式择端输出人工神经元是由输入端、人工神经元、累加择端连接器，累加择端连接器控制端，输出端组成，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，就把这个阀值传递给激活函数集，激活函数集就会把这个阀值以下的激活函数全部激活，激活函数把自己的运算结果通过各自的连线传递给累加择端连接器，累加择端连接器会把传过来的各激活函数的值进行累加，并且通过累加择端连接器的控制端输入代码，选择那些端口打开，把累加后的值从选通的端口传递给下一层人工神经元，其中人工神经元采用如下设计，其有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，就把这个累加的值传递给激活函数集，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，那么就会把c 阀值传递给激活函数集，激活函数集就把c阀值以下的激活函数激活，传递给累加择端连接器，例如a对应f(x1)，b对应f(x2)，c对应f(x3)，d对应f(x4)，这样就会把f(x1)、f(x2)、f(x3)激活函数输出的值通过各自的连线传递给累加择端连接器，累加择端连接器就会把f(x1)、f(x2)、f(x3)激活函数输出的值进行累加，并且通过累加择端连接器控制端输入代码，选择那些端口打开，把累加的值通过选通的端口传递给下一层人工神经元，这样就可以根据输入端累加的不同值和控制端的设置，可以在输出端进行可选择的分级输出。