Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
- Название:Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
- Год:2002
- Город:Красноярск
- ISBN:нет данных
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» краткое содержание
Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.
Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены учебный план по данному курсу, задания на лабораторные работы. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе (Clab и Нейроучебник), и проект стандарта нейрокомпьютера, включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера.
Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.
Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)
Интервал:
Закладка:
4. Выходные сигналы каждой подсети, кроме последней связываются с входными сигналами следующей подсети в списке подсетей в разделе описания состава. Если какая-либо подсеть в разделе описания состава указана с некоторым не равным единице числом экземпляров, то считается, что экземпляры этой подсети перечислены в списке в порядке возрастания номера.
5. Для блоков типа Cascad замыкание выхода блока на вход блока отсутствует. Для блоков типов Loop и Until замыкание выхода блока на вход блока достигается путем установления связей между выходными сигналами последней подсети в списке подсетей в разделе описания состава с входными сигналами первой подсети в списке подсетей в разделе описания состава. Если какая-либо подсеть в разделе описания состава указана с некоторым не равным единице числом экземпляров, то считается, что экземпляры этой подсети перечислены в списке в порядке возрастания номера.
Описания всех сетей, приведенные в предыдущем разделе полностью соответствуют правилам генерации. В качестве более общего примера приведем раздел описания сигналов и параметров трех условных блоков.
Layer A
ContentsNet1, Net2[K], Net3
InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net1)+K *NumberOf( InSignals,Net2)+ NumberOf( InSignals,Net3)] <=> Net1. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net1)],
Net2[1..K]. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net2)],Net3. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net3)]
OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net1) + K *NumberOf( OutSignals,Net2)+ NumberOf( OutSignals,Net3)] <=> Net1. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net1)],
Net2[1..K]. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net2)],
Net3. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net3)]
Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net1) + K *NumberOf( Parameters,Net2)+ NumberOf( Parameters,Net3)] <=> Net1. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net1)],
Net2[1..K]. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net2)],
Net3. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net3)]
CascadB
ContentsNet1, Net2[K], Net3
InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net1)] <=> Net1. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net1)]
OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net3)] <=> Net3. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net3)]
Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net1) + K *NumberOf( Parameters,Net2)+ NumberOf( Parameters,Net3)] <=> Net1. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net1)],
Net2[1..K]. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net2)],
Net[3]. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net3)]
Net1. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net1)],
Net2[1..K]. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net2)] <=> Net2[1..K]. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net2)],Net3. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net3)]
Loop C N
ContentsNet1, Net2[K], Net3
InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net1)] <=> Net1. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net1)]
OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net3)] <=> Net3. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net3)]
Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net1) + K *NumberOf( Parameters,Net2)+ NumberOf( Parameters,Net3)] <=> Net1. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net1)],
Net2[1..K]. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net2)],
Net[3]. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net3)]
Net1. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net1)],
Net2[1..K]. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net2)] <=> Net2[1..K]. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net2)],
Net3. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net3)]
Net3. OutSignals[1.. NumberOf( OutSignals,Net3)] <=> Net1. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Net1)]
Если описываемый блок должен иметь связи, устанавливаемые не так, как описано в разделе «Раздел описания связей», то соответствующий раздел описания блока может быть описан явно полностью или частично. Если какой либо раздел описан частично, то действует следующее правило: те сигналы, параметры и их связи, которые описаны явно, берутся из явного описания, а те сигналы, параметры и их связи, которые не фигурируют в явном описании берутся из описания по умолчанию. Так, в приведенном в разделе «Пример описания блоков»описании слоя точек ветвления BLay невозможно использование генерируемого по умолчанию подраздела установления связи выходных сигналов блока с входными сигналами подсетей. Возможно следующее сокращенное описание.
{Слой точек ветвления}
LayerBLay(N,M : Long)
ContentsBranch(N)[M] {В состав слоя входит M точек ветвления}
Connections
{Выходные сигналы в порядке первый с каждой точки ветвления, затем второй и т.д. }
OutSignals[1..N * M]<=> Branch[+:1..M]. OutSignals[1..N]
End {Конец описания слоя Точек ветвления}
При описании блоков используются элементы, описанные в библиотеке Elements, приведенной в разд. «Пример описания элементов».
NetBiblSubNets UsedElements; {Библиотека подсетей, использующая библиотеку Elements}
{Сигмоидный нейрон с произвольным сумматором на N входов}
CascadNSigm(aSum : Block; N : Long;Char : Real)
{В состав каскада входит произвольный сумматор на N входов и сигмоидный нейрон с необучаемой характеристикой}
ContentsaSum(N), S_NotTrain(Char)
End
{Слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}
LayerLay1(aSum : Block; N,M : Long;Char : Real)
ContentsSigm: NSigm(aSum,N,Char)[M] {В состав слоя входит M нейронов}
End
{Слой точек ветвления}
LayerBLay(N,M : Long)
ContentsBranch(N)[M] {В состав слоя входит M точек ветвления}
Connections
{Выходные сигналы в порядке первый с каждой точки ветвления, затем второй и т.д.}
OutSignals[1..N * M] <=> Branch[+:1..M]. OutSignals[1..N]
End
{Полный слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}
CascadFullLay(aSum : Block; N,M : Long;Char : Real)
ContentsBLay1(M,N) ,Lay1(aSum,N,M ,Char) {Слой точек ветвления и слой нейронов}
Интервал:
Закладка: