UA104875U - Нейрон "т_мах" - Google Patents

Нейрон "т_мах"

Info

Publication number
UA104875U
UA104875U UAU201507696U UAU201507696U UA104875U UA 104875 U UA104875 U UA 104875U UA U201507696 U UAU201507696 U UA U201507696U UA U201507696 U UAU201507696 U UA U201507696U UA 104875 U UA104875 U UA 104875U
Authority
UA
Ukraine
Prior art keywords
value
input vector
derivation
intended
neuron
Prior art date
Application number
UAU201507696U
Other languages
English (en)
Russian (ru)
Inventor
Валентин Якович Кутковецький
Марина Валентинівна Турти
Original Assignee
Чорноморський Державний Університет Імені Петра Могили
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Чорноморський Державний Університет Імені Петра Могили filed Critical Чорноморський Державний Університет Імені Петра Могили
Priority to UAU201507696U priority Critical patent/UA104875U/uk
Publication of UA104875U publication Critical patent/UA104875U/uk

Links

Landscapes

  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

Нейрон "Т_ МАХ" має п входів з ваговими коефіцієнтами "1", до яких увімкнені відповідні елементи вхідного вектора X=(х1, х2, …, xj, …, хn) має n виходів для виведення вихідного вектора Y=(у1, у2, …, уj, …, уn), кожний елемент yj якого призначений для виведення значення "0", якщо відповідне значення елемента xj вхідного вектора менше максимального значення елементів вхідного вектора X, та призначений для виведення значення "1", якщо значення елемента xj вхідного вектора дорівнює максимальному значенню елементів вхідного вектора X. Нейрон складається з блока активаційної функції, який призначений для виконання операцій for j:= 1 to n do y(j):= 0; XM:= x(1); for j:= 2 to n do if x(j)>XM then XM:= x(j); for j:= 1 to n do if x(j)=XM then y(j):= 1.
UAU201507696U 2015-08-03 2015-08-03 Нейрон "т_мах" UA104875U (uk)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
UAU201507696U UA104875U (uk) 2015-08-03 2015-08-03 Нейрон "т_мах"

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
UAU201507696U UA104875U (uk) 2015-08-03 2015-08-03 Нейрон "т_мах"

Publications (1)

Publication Number Publication Date
UA104875U true UA104875U (uk) 2016-02-25

Family

ID=55700782

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
UAU201507696U UA104875U (uk) 2015-08-03 2015-08-03 Нейрон "т_мах"

Country Status (1)

Country Link
UA (1) UA104875U (uk)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Luo et al. Fast algorithms for computing rough approximations in set-valued decision systems while updating criteria values
Prieto et al. Neural networks: An overview of early research, current frameworks and new challenges
Liu et al. Exponential L1 output tracking control for positive switched linear systems with time-varying delays
Sui et al. Adaptive fuzzy backstepping output feedback tracking control of MIMO stochastic pure-feedback nonlinear systems with input saturation
Secelean Generalized iterated function systems on the space l∞(X)
WO2015053861A3 (en) Dynamically evolving cognitive architecture system based on a natural language intent interpreter
WO2017083399A3 (en) Training neural networks represented as computational graphs
SG10201805974UA (en) Neural network system and operating method of neural network system
EP4328733A3 (en) Devices, methods and graphical user interfaces for generating tactile outputs
WO2019040196A8 (en) Continual selection of scenarios based on identified tags describing contextual environment of a user for execution by an artificial intelligence model of the user by an autonomous personal companion
MX2016010471A (es) Interfaz para sistema de entrenamiento de soldadura.
MX359249B (es) Soportes de electrodos de soldadura con varilla con características de retroalimentación en tiempo real.
GB2543900A (en) Distributed big data in a process control system
Ma et al. A memetic algorithm for computing and transforming structural balance in signed networks
WO2016036817A4 (en) Executing graph-based program specifications
WO2015127110A3 (en) Event-based inference and learning for stochastic spiking bayesian networks
EP3462386A3 (en) Learning data selection program, learning data selection method, and learning data selection device
MX380213B (es) Generación de interfaz de usuario robótica responsable de la conexión de periféricos al robot.
EP4292775A3 (en) Systems, apparatus, and methods for robotic learning and execution of skills
Yang et al. A new neural network for solving quadratic programming problems with equality and inequality constraints
WO2015191975A3 (en) Structured natural language representations
Nguyen et al. Gaussian functional regression for output prediction: Model assimilation and experimental design
MX2016011886A (es) Infraestructura de flujo de tareas en aplicaciones.
Jawaada et al. Anti-synchronization of chaotic systems via adaptive sliding mode control
GB2558343A (en) Techniques for simulated physical interaction between users via their mobile computing devices