Моделирование информационных процессов в нейропроцессорных сетях

Поставлена и решена задача формирования единого математического подхода к развитию теории нейропроцессорных сетей. Разработана универсальная математическая модель нейрона, в которой используется универсальная функция активации. Из универсальной математической модели нейрона вытекают, как частные случаи, любые известные модели нейронов с любыми известными функциями активации. Разработана универсальная математическая модель нейронной сети в общем случае, в основе которой лежит универсальная модель нейрона. В универсальную модель нейронной сети введены внутрислойные и межслойные информационные связи по полному графу связей, а также обратные управляющие связи, корректирующие параметры нейропроцессоров сети в процессе ее обучения. Показано, что управляющие обратные связи реализуются в форме многослойных нейропоцессорных сетей обратного распространения. Показано, что все известные искусственные нейронные сети являются частными случаями универсальной нейропроцессорной сети.