Александр Кириченко - Универсальный нейропакет. Графический нейросетевой редактор-имитатор

© Александр Кириченко, 2019

ISBN 978-5-0050-9645-6

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

MemBrain – мощный графический нейросетевой редактор – имитатор для Microsoft Windows, поддерживающий искусственные нейросети произвольного размера и архитектуры. Редактор-имитатор выполнен в виде программы freeware. Тексты нейропакета доступны в Интернет на немецком и английском языках. Его адрес:

http://www.membrain-nn.de/english/download_en.htm.

Основные характеристики пакета MemBrain позволяют:

– Передачу подготовленных нейросетей в промышленные программные системы (динамические библиотеки dll) или автоматическую генерацию C-Code обученной нейросети.

– Формирование «на-лету» результатов обучения нейросети на заранее подготовленных данных;

– Обучение «с учителем» и «без учителя»;

– Моделирование сложных нейросетей с учётом временных связей и динамики их изменения;

– Внедрение объектов высокой сложности с учётом языка сценариев.

MemBrain обеспечивает максимальную гибкость разработки и исследования искусственных нейросетей, созданных с помощью интуитивного графического интерфейса пользователя.

К настоящему времени пакет используется многими университетами для исследования и обучения. В то же время, в течение последних лет наблюдается повышение интереса к использованию его в промышленном производстве и технических управляющих приложениях.

Большинство приложений связано с отображением корреляции между входами и выходами неизвестных или недостаточно известных данных в искусственных нейронных сетях. Целью является способность предсказания выходов системы на основе тестирования входов без знания передаточной функции. Знание этих функций часто невозможно совсем, или по крайней мере недоступно для получения законными средствами.

Исключительно важное требование для достижения этой цели – достаточное количество вводимых и выходных пар данных, которые могли быть получены из реальной системы или могли уже быть доступны из исторических записей. Эти данные могут быть импортированы в MemBrain и могут быть использованы для обучения искусственных нейронных сетей.

Как только нейронная сеть разработана и успешно обучена, она может быть использована, чтобы аппроксимировать реальную систему для использования в прогнозах или других вычислениях: новые величины прикладываются ко входам сети – целевые выходные величины вычисляются сетью и доступны через выходные порты сети.

Используя MemBrain, такая сеть может легко быть преобразована в промышленные системы, независимо от того, являются они основными или вложенными системами.

Основные системы могут использовать dll – версию MemBrain для загрузки и обучения нейросетей из файлов. Dll так же позволяет проводить обучение сетей вместе с пользовательскими приложениями.

Для вложенных систем MemBrain даёт возможность использовать встроенный исходный кодовый генератор C, который позволяет генерировать код, ограниченый типичными требованиями вложенных систем: небольшой объём используемой памяти и отказ от динамического распределения памяти.

Из-за своих гибких дисплейных свойств MemBrain применим как для больших сетей, использующих много нейронов и связей, так же и для небольших сетей, состоящих только из нескольких нейронов и может быть использован для подробного обследования, которое производится на самом низком уровне.

MemBrain использует мощный язык C++, как язык описания, который позволяет описать всё – от простых пакетных процессов до сложных управляющих программ для того, чтобы автоматически запускать часто используемые последовательности операторов или чтобы достигать определённого потребителем поведения.

Программа MemBrain и все связанное с ней вспомогательное программное обеспечение включая MemBrain DLL, распространяются по принципу «как есть». Никакая гарантия, любого типа, ни – явная или неявная, не даётся.

Вы используете пакет на свой риск. Томас Jetter не будет ответственным за потерю данных, убытки и упущенную выгоду если убыток вызывался использованием или неправильным употреблением этого программного обеспечения.

Основной учебник MemBrain находится в файлах MemBrain_Help. pdf и MemBrain.chm. Его оглавление содержит следующие разделы:

Кроме того, учебные материалы есть и в других файлах: MemBrain Examples.chm и Popko MEMBRAIN ARTIFICIAL NEURON NETWORK. pdf.

Пакет MemBrain предусматривает работу с различными видами нейросетей:

И может реализовать работу с нестандартными нейросетями, например:

Документация находится в файле MemBrain. pdf и MemBrain.chm. Сайт нейропакета: http://www.membrain-nn.de/

На первом шаге необходимо установить и скорректировать несколько параметров для оптимизации работы пакета. MemBrain сохранит эти настройки в файле и будет их загружать в дальнейшем в начале работы.

Следующие установки задаются в меню при начале работы:

– : checked

– : unchecked

– : unchecked

– : checked

– : unchecked (тёмный фон нужен лишь для демонстрации активационных шипов)

– : checked

– В меню щёлкнуть функцию . Установить 0 ms

– В меню щёлкните по и проверьте. Это будут установки по умолчанию при старте MemBrain впервые.

– В желательна начальная установка:

После щелчка по :

– Выделить: Показывать имя и активацию

В выбрать, использовать или нет Нормализацию:

В определить, нужно ли показывать веса связей:

В устанавливается активационная функция: