Prednaska - Neuronove siete 21.2.2022 9:15

Zhrnutie prednášky

Prednáška zopakovala McCullochov–Pittsov model umelého neurónu, v ktorom excitačné a inhibičné vstupy spolu s prahom (biasom) určujú binárny výstup. Po presune biasu na druhú stranu a zavedení váhových koeficientov (1 pre excitačný, −1 pre inhibičný spoj, 0 pre neexistujúci spoj) vzniká tvar y = φ(Σ vᵢxᵢ − β), kde φ je aktivačná funkcia, v tomto prípade signum (schodová) funkcia. Model sa následne overoval na simulácii booleovských funkcií, aby sa ukázalo, či sa dá použiť ako univerzálny výpočtový prvok. Pre logickú funkciu AND sa zostavila sústava štyroch nerovníc podľa pravdivostnej tabuľky a našli sa vhodné váhy, napríklad v₁ = v₂ = 1 a bias −1,5. Riešení existuje veľa. Úvod prednášky bol venovaný technickým problémom s kamerou a zvukom.

• - Umelý neurón má excitačné a inhibičné vstupy, ktoré signál zosilňujú alebo zoslabujú.
• - Bias (prah) sa presúva na druhú stranu rovnice a výstup je y = φ(Σ vᵢxᵢ − β).
• - Aktivačná funkcia φ je signum (schodová) funkcia: 1 pre x ≥ 0, inak 0.
• - Váha spoja je 1 pre excitačný, −1 pre inhibičný a 0 pre neexistujúci spoj.
• - Cieľom bolo ukázať, že neurón vie simulovať booleovské funkcie, a teda slúžiť ako univerzálny výpočtový prvok.
• - Pre funkciu AND stačí vyriešiť sústavu štyroch nerovníc, napr. v₁ = v₂ = 1 a bias −1,5.
• - Vhodných nastavení váh a biasu existuje veľmi veľa.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.