Связь с нейросетевыми моделями
Идея этой модели заключается в том, что нейрон, состоящий из тела, дендрид и аксона, представляет собой сумматор входящих по дендридам электрических сигналов, которые, соединяясь в нем, возбуждают или не возбуждают в нейроне ответный электрический импульс в аксон. В модели (5.2) функция, а — это функция активации, задающая как раз функцию возбуждения нейрона от входных сигналов. Интересно также… Читать ещё >
Связь с нейросетевыми моделями (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Прежде чем описывать свойства логистической регрессии, необходимо сделать небольшую интересную ремарку, которая послужит введением в нейронные сети, описываемые далее, в параграфе 5.5. Дело в том, что линейный классификатор представляет собой модель единичного нейрона1. Существует так называемая линейная модель нейрона Маккаллоха — Питтса[1][2], которая выглядит следующим образом:
Идея этой модели заключается в том, что нейрон, состоящий из тела, дендрид и аксона, представляет собой сумматор входящих по дендридам электрических сигналов, которые, соединяясь в нем, возбуждают или не возбуждают в нейроне ответный электрический импульс в аксон. В модели (5.2) функция, а — это функция активации, задающая как раз функцию возбуждения нейрона от входных сигналов. Интересно также то, что дендриды являются источником синапсов, фактически весов, которые присваиваются входным сигналам. Таким образом, модель (5.2) полностью идентична идее линейных классификаторов, в которых в качестве функции активации используется функция sign.