На Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð°Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð¿Ð¸ÑÐ¸

ления нейромедиаторов и многими другими факторами, управляемыми как генетически,
так и при помощи разнообразных сигнальных систем.
В рамках методологии искусственных нейронных сетей функционирование
отдельного нейрона обычно описывается уравнением (см. Рис. 2):
o = f ( a ), a = ∑o
w − t
(1)
i
i
i
j
j
ji
i
где: a i – общий сетевой вход нейрона i; o j – выходной сигнал нейрона j; w ji –
вес связи (синаптическая проводимость) между нейронами j и i; t i – порог активации
нейрона i (превышение этого порога суммой воздействий со стороны
соседних нейронов приводит его в возбужденное состояние); o i – результирующий
выходной сигнал, равный уровню активности данного нейрона i; f(x)
– т.н. функция активации нейрона (или передаточная функция), которая в простейшем
случае, к примеру, может быть определена как пороговая:
⎧1,
x ≥ 0
f ( x)
= ⎨
(2)
⎩0,
x < 0
w
w
a i = Σw ji o j -t i
o i = f(a i )
Рис. 2. Нейрон МакКаллока-Питтса
16