一种无轴突全传递人工神经元的设计方法技术

一种无轴突全传递人工神经元的设计方法的技术领域，是属于人工智能，仿生学，电路设计的技术领域，主要技术是人工神经元通过双通道输入输出端输入，当累加值低于最小阀值时，人工神经元，不会被激活，当累加的值超过设定的阀值，人工神经元被激活，然后传递给激活函数，激活函数输出对应的强度，再由连接器把信息传递给每一个双通道输入输出端。

A design method for the total transfer of axon free artificial neuron

The technical field of a non full transfer of artificial neuron axon design method, belonging to the technical field of artificial intelligence, bionics, circuit design, the main technology is the artificial neuron input by dual channel input and output, when the accumulated value is below the minimum threshold, artificial neural element, will not be activated when the accumulated value exceeds the set the threshold, the artificial neurons are activated, and then transmitted to the activation function, the activation function of the corresponding output intensity, the connector sends the information to every two channel input and output.

【技术实现步骤摘要】
一种无轴突全传递人工神经元的设计方法
一种无轴突全传递人工神经元的设计方法的
，是属于人工智能，仿生学，电路设计的
，主要技术是人工神经元通过双通道输入输出端输入，当累加值低于最小阀值时，人工神经元，不会被激活，当累加的值超过设定的阀值，人工神经元被激活，然后传递给激活函数，激活函数输出对应的强度，再由连接器把信息传递给每一个双通道输入输出端。
技术介绍
神经元是构成大脑的基本单元，人类的大脑是有成千上万个神经元按照一定规律构成的，人类为了模拟人脑，因此对人工神经元的设计是重中之重，有了人工神经元才能构成人工网络，人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这一模型中，大量的人工神经元之间相互联接构成网络，即“神经网络”，以达到处理信息的目的。一种模仿动物神经网络行为特征的分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。它用接受多路输入刺激，按加权求和超过一定阈值时产生“兴奋”输出的部件来模仿动物神经元的工作方式，并通过这些神经元部件相互联接的结构和反映关联强度的权系数使其“集体行为”具有各种复杂的信息处理功能。特别是这种宏观上具有鲁棒、容错、抗干扰、适应性、自学习等灵活而强有力功能的形成不仅通过元部件性能不断改进，并且通过复杂的互联关系得以实现，因而人工神经网络是一种联接机制模型，具有复杂系统的许多重要特征。人工神经网络适用于信号处理、数据压缩、模式识别、机器人视觉、知识处理及其应用，预测、评价和决策问题，调度排序、路由规划等组合优化问题。在控制系统设计中它可用于模拟被控对象特性、搜索和学习控制规律、实现模糊和智能控制，因此对神经元的设计十分的重要，因为十分明显，神经元的形状十分的多，虽然人类把它进行分类，但神经元有成千上万种，因此不同的神经元也具备不同的功能，本专利技术只是其中一种神经元的设计方法，现有的神经元的设计十分简单单一，就是把所有的输入和权重相乘，然后进行累加，减去阀值，然后设置激活函数，传递给下一层的神经元。
技术实现思路
人的大脑是很多神经元构成，因此神经元是神经网络的基本单元，十分明显，神经元数量巨大，在人体的不同部位就有不同形状、结构、生理学特征和功能的神经元，神经元的形状千奇百怪十分的多，虽然人类对它进行分类，但神经元有千百万种，因此不同的神经元也具备不同的功能，本专利技术只是其中的一种神经元进行设计，由于现有的神经元的设计十分简单单一，就是把所有的输入和权重相乘进行累加，减去阀值，然后设置激活函数，传递给下一层的神经元，这样构成一个网络，并且这样简单的设计解决了人类很多前人无法解决的问题，对整个世界产生巨大的影响，但这只是最简直的一种人工神经元结构，现实世界里神经元各种各样的形状，各种各样的功能，因此要专利技术各种功能的神经元的设计，本专利技术就是类似很多种神经元功能的其中之一的设计方法，一种无轴突全传递人工神经元的设计方法，其特征是：一种无轴突全传递人工神经元的设计方法，是由双通道输出输入端，人工神经元组成，双通道输出输入端，具备2种功能，即可以输入信息又可以输出信息，人工神经元的作用是把输入的值和权重相乘后进行累加，如果累加的值小于最小阀值，那么人工神经元就不会被激活，没有任何反应，如果累加的值大于最小阀值，那么人工神经元就被激活，就启动激活函数，根据激活函数的设置，输出对应的强度，传递给连接器，连接器是连接所有的双通道输出输入端，因此就传递给所有的双通道输出输入端，其中人工神经元采用如下设计，人工神经元由3部分构成，1是累加器，2激活函数，3连接器，累加器的作用是把上一层的输入和权重相乘后进行累加，激活函数的作用是把激活后的值输入激活函数，输出对应的值，传递给连接器，连接器接收激活函数输出的值，把这值传递给所有的端口，因此无轴突全传递人工神经元具备这样的功能，它接收双通道输出输入端的信息，只要在某一时刻输入的总值大于阀值，那么就被激活，向所以的端口输出由激活函数产生的值。附图说明图1是无轴突全传递人工神经元的结构原理图，io-1.io-2.io-3.io-4.io-5.io-6.io-7.io-8.io-9.io-10.io-11代表人工神经元的双通道输出输入端，a-1代表人工神经元，a-2代表累加器，a-3代表激活函数，a-4代表连接器。实施方法由于现有的神经元种类十分的多，有些神经元它们不进行远距离传输，只是对本层或上下层进行传输，它们的作用就是，如果它被激活，就让和它连接的所有端口多收到它传来的信息，因此输入端是由双通道输出输入端输入，这样所有的端口都可以输入，就可以接收所有的和它连接的输入，双通道输出输入端，具备2种功能，即可以输入信息又可以输出信息，人工神经元的作用是把输入的值和权重相乘后进行累加，如果累加的值小于最小阀值，那么人工神经元就不会被激活，没有任何反应，如果累加的值大于最小阀值，那么人工神经元就被激活，就启动激活函数，根据激活函数的设置，输出对应的强度，传递给连接器，连接器是连接所有的双通道输出输入端，因此就传递给所有的双通道输出输入端，把这样的神经元组进网络进行联网，和其他功能的人工神经元进行连网，构成一个人工大脑，就可以达到模仿人类大脑的功能，由于本专利技术的人工神经元，是采用无轴突全传递人工神经元的形式，因此可以使人工网络结构更加复杂，实现更加多的功能。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无轴突全传递人工神经元的设计方法，其特征是：一种无轴突全传递人工神经元的设计方法，是由双通道输出输入端，人工神经元组成，双通道输出输入端，具备2种功能，即可以输入信息又可以输出信息，人工神经元的作用是把输入的值和权重相乘后进行累加，如果累加的值小于最小阀值，那么人工神经元就不会被激活，没有任何反应，如果累加的值大于最小阀值，那么人工神经元就被激活，就启动激活函数，根据激活函数的设置，输出对应的强度，传递给连接器，连接器是连接所有的双通道输出输入端，因此就传递给所有的双通道输出输入端，其中人工神经元采用如下设计，人工神经元由3部分构成，1是累加器，2激活函数，3连接器，累加器的作用是把上一层的输入和权重相乘后进行累加，激活函数的作用是把激活后的值输入激活函数，输出对应的值，传递给连接器，连接器接收激活函数输出的值，把这值传递给所有的端口，因此无轴突全传递人工神经元具备这样的功能，它接收双通道输出输入端的信息，只要在某一时刻输入的总值大于阀值，那么就被激活，向所以的端口输出由激活函数产生的值。

【技术特征摘要】
1.一种无轴突全传递人工神经元的设计方法，其特征是：一种无轴突全传递人工神经元的设计方法，是由双通道输出输入端，人工神经元组成，双通道输出输入端，具备2种功能，即可以输入信息又可以输出信息，人工神经元的作用是把输入的值和权重相乘后进行累加，如果累加的值小于最小阀值，那么人工神经元就不会被激活，没有任何反应，如果累加的值大于最小阀值，那么人工神经元就被激活，就启动激活函数，根据激活函数的设置，输出对应的强度，传递给连接器，连接器是连接所有的双通道输出输...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡明建，
申请(专利权)人：胡明建，
类型：发明
国别省市：浙江,33