| 詳細(xì)參數(shù) | |||
|---|---|---|---|
| 品牌 | Fuji | 型號 | AllenBradley1326ab-b420 |
| 結(jié)構(gòu)形式 | 模塊式 | 安裝方式 | 控制室安裝 |
| LD指令處理器 | 軟PLC | I/O點(diǎn)數(shù) | AllenBradley1326ab-b420 |
| 功能 | AllenBradley1326ab-b420 | 工作電壓 | AllenBradley1326ab-b420 |
| 輸出頻率 | AllenBradley1326ab-b420 | 處理速度 | AllenBradley1326ab-b420 |
| 程序容量 | AllenBradley1326ab-b420 | 數(shù)據(jù)容量 | AllenBradley1326ab-b420 |
| 產(chǎn)品認(rèn)證 | AllenBradley1326ab-b420 | 環(huán)境溫度 | AllenBradley1326ab-b420 |
| 環(huán)境濕度 | AllenBradley1326ab-b420 | 加工定制 | 否 |
| 重量 | AllenBradley1326ab-b420 | 產(chǎn)地 | AllenBradley1326ab-b420 |
| 外形尺寸 | AllenBradley1326ab-b420 | ||
激活函數(shù)的作用是把輸出壓扁（squash）到一定范圍內(nèi)。以Sigmoid函數(shù)為例，輸入從負(fù)無窮到正無窮，經(jīng)過sigmoid函數(shù)映射到（0,1）范圍，與Threshold函數(shù)不同的是它的連續(xù)性使得它的輸出可以看做是結(jié)果等于1的概率。當(dāng)v>0時輸出為1；v<0時輸出為0。這對應(yīng)的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的兩種狀態(tài)：激活狀態(tài)和未激活狀態(tài)。
最后總結(jié)起來，神經(jīng)元模型是一個對輸入做Affine變換后經(jīng)過激活函數(shù)的數(shù)學(xué)模型。
2.2 網(wǎng)絡(luò)模型
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以層（layer）形式組織起來，包含一個輸入層、一個輸出層和一個或多個隱含層。每一層（除去輸入層）中包含多個神經(jīng)元，或者叫計(jì)算單元。輸入層只是接收輸入信號，并沒有做計(jì)算。層與層之間通過神經(jīng)連接（synaptic b）連接起來，如果神經(jīng)元與前一層的每一個神經(jīng)元之間都有連接（下圖所示），這樣的網(wǎng)絡(luò)叫做全連接網(wǎng)絡(luò)（compleby-bed network），否則叫做部分連接網(wǎng)絡(luò)（partially-bed network）。
Figure 5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
這樣的網(wǎng)絡(luò)包含一個4個神經(jīng)元的隱含層，一個2個神經(jīng)元的輸出層，一個包含10個輸入節(jié)點(diǎn)的輸入層。輸入節(jié)點(diǎn)因?yàn)闆]有計(jì)算因?yàn)橛梅綁K表示，神經(jīng)元用深色圓形表示。
2.3 模擬的能力
首先考慮一個神經(jīng)元里的輸出y與x之間的關(guān)系。激活函數(shù)的曲線在上面圖4b中已經(jīng)畫出來，當(dāng)輸入由x變?yōu)閍x時，曲線的平滑度將會隨之變化：a越大函數(shù)曲線越陡，當(dāng)a趨于正無窮時sigmoid函數(shù)逼近到Threshold函數(shù)。而如果輸入由x變?yōu)閤+b時，對曲線做平移。因而單個神經(jīng)元是對輸入的非線性映射。如圖5中的網(wǎng)絡(luò)模型，如果只有一個輸入x，這個只包含一個隱含層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以逼近x任意的非線性函數(shù)（隱含層神經(jīng)元數(shù)目未必為4）。因而一個大型的全連接網(wǎng)絡(luò)的模擬能力是可以想見的。
6ES7455-0VS00-8AA0
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6ES7455-0VS00-8CA0
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6ES7455-1VS00-0AE0
6ES7456-2AA00-0AB0
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6ES7478-1AN10-0AA0
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