Исключающее ИЛИ

[Levsha100]

Блин, я тоже хотел про инс написать =)
//Как продолжение темы зрения.

Utkin, дык, тогда я не понял в чем проблема. Для нейрона же можно любую активирующую функцию задать, т.е. не ограничиваться стандартными, и это будет правильно с биологической точки зрения, ибо там присущи существенные механические "нарушения".

вы это, не распыляйтесь одну тему добить, потом другую

У мну с этим проблемы- не могу над одним и тем же сидеть ><

[raxp]

...вы это, не распыляйтесь одну тему добить, потом другую
...что ж поделаешь, нейрон он такой, сократить его проблема

[Utkin]

Сообщение от Levsha100

Utkin, дык, тогда я не понял в чем проблема. Для нейрона же можно любую активирующую функцию задать, т.е. не ограничиваться стандартными, и это будет правильно с биологической точки зрения, ибо там присущи существенные механические "нарушения".

В этом задача и заключается - написать ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ с использованием не более одного нейрона, допускается использовать постоянный сигнал 0 или 1 на любой из входов.

[Utkin]

Создал нейронную сеть из одного нейрона. Сейчас провожу обучение на предмет соответствия Исключающего ИЛИ (случайные мутации) . Провел уже более миллиона мутаций для одно положительного и одного отрицательного входа. Результат пока нулевой. Что-то мне подсказывает, что на одном нейроне нельзя получить Исключающее ИЛИ... Хотя есть еще варианты для двух отрицательных и двух положительных входов...

ДОБАВЛЕНО ---------------------------------------------
Провел тестирование всех трех вариантов (на каждый было затрачено не менее миллиона эволюций нейросети) и могу утверждать, что из одного нейрона данной модели нельзя получить ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ. Тему можно закрывать.

[Levsha100]

Какая у Вас активационная функция?

[Utkin]

Сообщение от Levsha100

Какая у Вас активационная функция?

В смысле? Подробней, я еще не нахватался блатных словечек из данной области .

ДОБАВЛЕНО-------------------------------------------------------------------------

Нашел .
В общем модель нейрона следующая:
Нейрон имеет 32 входа половина из них положительные, а вторые отрицательные.
Если сумма положительных сигналов больше отрицательных, то на выходе 1.
Если сумма отрицательных сигналов больше положительных или равно числу положительных, то на выходе 0. В общем порог срабатывания нейрона - положительных сигналов должно быть больше отрицательных.

[Levsha100]

Насколько я понял это что то такое ?

Aксон("выход" нейрона)=                    ("вход" нейрона)
             1, если СУММ(i=0;i=max){W_i*Дендрит_i} >   p 
             0, если СУММ(i=0;i=max){W_i*Дендрит_i} <= p , где p-пороговое значение. (w-весовой коэфф. для каждого дендрита, цель обучения нейронной сети как раз и состоит в правильном подборе этих коэффициентов).

Это пороговая функция.

А почему бы просто не сделать другую функцию?
Например, если два входа, все весовые коэфф.- константы и равны единице, а активационная ф-я такая:

Aксон("выход" нейрона)=                    
             1, если СУММ(i=0;i=2){1*Дендрит_i} ==1
             0, иначе

[Utkin]

Чего-то у тебя все как-то замучено. Все гениальное просто:
Пусть х сумма положительных входов
Пусть у сумма отрицательных входов
Тогда Если х>y то аксон=1 иначе аксон=0
И все .