370 (16)

Tabel* 14.2

Alternatywa i kooiunkcja dla trzech zmiennych: X,. X_: i X»

X,	x2		y*x,vx.v x,	K • X, a Xj a X,
0	0	0	0	0
0	0	1	1	0
0	1	0	1	0
0	1	1	1	0
1	0	0	1	0
1	0	1	1	0
1	1	0	1	0
1	1	1	1	1

mccznc jcsl pobudzenie obu wejść (pominięte zostały przypadki trywialne, gdy wyjście pobudzone jest zawsze lub gdy nigdy nic jest pobudzone). W przypadku neuronów posiadających n > 2 wejść, liczba możliwych przypadków metrywial-nych wynosi n. Przykładowo: jeśli neuron posiada 3 wejścia, stan wzbudzenia w poszczególnych możliwych 3 typach neuronów zostanie osiągnięty, gdy na wejściu aktywnych jest co najmniej I. co najmniej 2 lub wszystkie 3 wejścia. Pierwszy neuron, którego wyjście jest aktywne, jeśli choć jedno wejście jest aktywne, realizuje elementarną funkcję alternatywy Y ■ X, v X₂ v X_y Trzeci neuron. którego wyj-ście jest aktywne, jeśli wszystkie wejścia są aktywne, realizuje elementarną funkcję komunkcji Y« X, a X₂ a X,. Neuron drugi, którego wyjście jest aktywne, jeśli przynajmniej dwa wejścia są aktywne, można zilustrować następującą funkcją logiczną:

Y = (X, A X₂) V (X, A X,) V (X₂ A X,)    (14.4)

Neuron laki można więc zamodclować doświadczalnie za pomocą trzech 2-wejściowych neuronów realizujących kontunkcję i jednego 3-wejściowcgo neuronu realizującego alternatywy. Podobnie, choć w coraz bardziej skomplikowany sposób. można modelować neurony o większej liczbie wejść i dowolnej minimalnej liczbie wejść aktywnych koniecznych dla uaktywnienia wyjścia. W przypadku chęci modelowania wejść hamujących w neuronie, konieczne jest użycie funkcji negacji dla danego wejścia.

Funkcja matematyczna realizowana przez neuron Hem en tamy

Neuron elementarny, w odróżnieniu od formalnego, realizuje funkcję nic logiczną, lecz matematyczną, przeliczającą częstotliwości impulsów pojawiających się na jego wejściach na częstotliwwć impulsów wyjścia:

r>-<mj>

370