Весовые коэффициенты в локальной модели нейрона на его дендритах определяются заданным входом на аксоне нейрона. Давайте разберем этот момент подробнее.

Нейрон в модели нейронной сети принимает входные сигналы через свои дендриты. Эти сигналы могут поступать от других нейронов или из внешней среды. Весовые коэффициенты, которые применяются к этим входным сигналам, играют ключевую роль в том, как нейрон обрабатывает информацию.

Вот основные шаги, которые помогают понять, как формируются весовые коэффициенты:

1. Инициализация весов: При создании нейронной сети веса обычно инициализируются случайным образом или по определенным правилам, чтобы обеспечить разнообразие в начальных условиях.
2. Обучение нейронной сети: Во время процесса обучения нейронная сеть корректирует свои весовые коэффициенты на основе входных данных и желаемого выхода. Это происходит через алгоритмы обучения, такие как обратное распространение ошибки.
3. Влияние входных данных: Каждый входной сигнал умножается на соответствующий вес, и сумма этих произведений определяет активацию нейрона. Таким образом, весовые коэффициенты непосредственно зависят от входных данных, которые поступают на нейрон.
4. Роль других нейронов: Хотя весовые коэффициенты зависят от входных данных, они также могут изменяться в зависимости от выходов других нейронов, если эти нейроны являются источниками входных сигналов для данного нейрона.

Таким образом, весовые коэффициенты определяются не только заданным выходом на аксоне нейрона, но и входными сигналами, которые поступают на дендриты, а также процессом обучения и взаимодействием с другими нейронами. Это делает нейронную сеть адаптивной и способной к обучению.