[发明专利]一种可编码多阀值多函数人工神经元的设计方法在审
申请号: | 201710809304.6 | 申请日: | 2017-09-10 |
公开(公告)号: | CN107563499A | 公开(公告)日: | 2018-01-09 |
发明(设计)人: | 胡明建 | 申请(专利权)人: | 胡明建 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 325100 浙江省温*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 编码 多阀值多 函数 人工 神经元 设计 方法 | ||
技术领域
一种可编码多阀值多函数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,就启动对应那个阀值的激活函数,把值传递给可编码择端器,可编码择端器根据控制端的设置,选择把那些端口打开,那些线路输出,那些线路关闭。
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是由于元部件性能不断改进,并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,本发明只是其中一种神经元的设计方法,能实现可编码多阀值多函数功能,现有的神经元的设计十分简单,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,本发明只是其中的一种神经元进行设计,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神经元的设计,本发明就是类似很多种神经元功能的其中之一的设计方法,一种可编码多阀值多函数人工神经元的设计方法,其特征是:可编码多阀值多函数人工神经元是由输入端、人工神经元、传输线、可编码择端器、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,如果累加的值小于最小阀值,那么人工神经元就不会被激活,没有任何反应,如果累加的值大于最小阀值,那么人工神经元被激活,在这最小阀值上面还设立多个阀值,当累加的值大于某个阀值,就启动这个阀值的对应激活函数,由于设置的激活函数是不同的,因此被激活后,输出带对应激活函数的信息也是不同的,传输线的作用就是传输信息,并且可以把信息传到相对比较远的地方,像神经元的轴突,可编码择端器的作用是接收激活函数传输过来的信息,并且根据信息能分辩是哪个函数传递过来的,设置这个函数从哪些端口输出,控制器的作用可以改变可编码择端器的设置,改变函数输出的端口,输出端的作用就是把各种激活函数输出的数值传递到下一层人工神经元,并可以和权重进行相乘,这样一旦累加的值超过那个阀值,就激发这阀值对应的函数,通过设置控制端,让这函数从哪些端口输出,其中人工神经元采用如下设计,人工神经元由3部分构成,1是累加器,2是不同的阀值,3是不同的激活函数,累加器的作用是把上一层的输入和权重相乘后进行累加,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 阀值对应的激活函数f(x3),输出f(x3)对应的信息,其中可编码择端器采用如下设计,接收激活函数集传输过来的被激活函数的信息,可编码择端器根据传输过来的信息,知道是哪个函数传递过来,并且知道强度值,这样就根据里面的设置,把这个激活函数的值,设定从哪些端口输出,其中控制端是这样设计的,它可以改变可编码择端器的设置,比如对应f(x3)的激活函数对应输出端口是i-1.i-5.i-9,设置以后可以把端口改为1-2.i-3.i-4.i-5.i-6.i-7.i-8,这是可以根据设计要求进行设计的。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于胡明建,未经胡明建许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710809304.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。