В современных системах автоматизированного проектирования ши

3.4.
Обучение персептрона ………………………………………….. 96 
ГЛАВА 4.
РЕЗУЛЬТАТЫ ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМА
ПОИСКА ТЕХНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО 
УСТРОЙСТВАМ ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВА
ЭЛЕМЕНТОВ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В
ТУННЕЛЬНО-ЗОНДОВОЙ НАНОТЕХНОЛОГИИ ……… 103 
4.1.
Нейронная сеть …………………………………………………... 103 
4.2.
Устройство для получения углеродных плёнок ………………. 106 
4.3.
Устройство для получения нанодорожек ……………………… 107 
4.4.
Устройство наноперемещений …………………………………. 109 
4.5.
Устройство флэш-памяти ………………………………………. 112 

---

234
ГЛАВА 5.
МЕТОДИКА ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОГО ВАРИАНТА 
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ ПРОЦЕССА 
ПРОЕКТИРОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА 
ОСНОВЕ ТВЁРДОТЕЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ ………………. 115 
5.1.
Критерии вариантов технологического применения
нейронных сетей ………………………………………………… 115 
5.1.1. Виды функций активации ………………………………. 116 
5.1.1.1. Жёсткая ступенька ……………………………... 116 
5.1.1.2. Логистическая функция, сигмоида,
функция Ферми ………………………………… 117 
5.1.1.3. Пологая ступенька ……………………………... 118 
5.1.1.4. Экспонента ……………………………………… 118 
5.1.1.5. SOFTMAX-функция …………………………… 118 
5.1.1.6. Участки синусоиды …………………………….. 119 
5.1.1.7. Гауссова кривая ………………………………… 119 
5.1.1.8. Линейная функция ……………………………... 120 
5.1.1.9. Выбор функции активации …………………….. 120 
5.1.2. Варианты технологического применения нейросети …. 120 
5.1.2.1. Структура нейросети …………………………... 120 
5.1.2.2. Обучение нейронных сетей ……………………. 121 
5.2.
Выбор оптимального варианта технологического решения
с учётом себестоимости научно-технической продукции …… 127 
5.3.
Алгоритм формирования нейронных сетей на основе
твёрдотельных объектов ………………………………………... 130 

---