2.3 Квантовый нейрон

Синапсы осуществляют связь между нейронами и умножают входной сигнал на число, характеризующее силу связи - вес синапса. Сумматор выполняет сложение сигналов, поступающих по синаптическим связям от других нейронов и внешних входных сигналов. Преобразователь реализует функцию одного аргумента, выхода сумматора, в некоторую выходную величину нейрона. Эта функция называется функцией активации нейрона.

Таким образом, нейрон полностью описывается своими весами и функцией активации F. Получив набор чисел (вектор) в качестве входов, нейрон выдает некоторое число на выходе.

Активационная функция может быть различного вида. Наиболее широко используемые варианты приведены в таблице (табл. 2).

Таблица 2: Перечень функций активации нейронов

Определение Квантового Нейрона дается следующим образом:

Он получает входные сигналы (исходные данные либо выходные сигналы других нейронов КНС) через несколько входных каналов. Каждый входной сигнал проходит через соединение, имеющее определенную интенсивность (или вес); этот вес соответствует синаптической активности нейрона. С каждым нейроном связано определенное пороговое значение. Вычисляется взвешенная сумма входов, из нее вычитается пороговое значение и в результате получается величина активации нейрона (она также называется пост-синаптическим потенциалом нейрона - PSP).

Сигнал активации преобразуется с помощью функции активации (или передаточной функции) и в результате получается выходной сигнал нейрона (рис. 1).

Рис 1: Математическая модель нейрона

Математическая модель квантового нейрона , где - это матрицы , действующие на основе , - оператор, который может осуществлять сеть квантовых ячеек.

Например: Обучающий процесс квантового нейрона. = - оператор идентичности: .

Квантовое обучающее правило обеспечено в аналогии с классическим случаем, как, следуя: , где желательный выход. Это обучающее правило приводит квантовый нейрон в желательное состояние , используемое для обучения. Беря квадратную для модуля разницу реального и желательного выхода, мы видим, что:

Целая сеть может быть скомпонована от примитивных элементов, используя стандартные правила архитектур ИНС [3].