Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Тут можно читать онлайн Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» - бесплатно полную версию книги (целиком) без сокращений. Жанр: comp-programming, издательство КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, год 2002. Здесь Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.
  • Название:
    Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
  • Автор:
  • Жанр:
  • Издательство:
    КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
  • Год:
    2002
  • Город:
    Красноярск
  • ISBN:
    нет данных
  • Рейтинг:
    4.22/5. Голосов: 91
  • Избранное:
    Добавить в избранное
  • Отзывы:
  • Ваша оценка:
    • 80
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» краткое содержание

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» - описание и краткое содержание, автор Е. Миркес, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru

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)

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» - читать книгу онлайн бесплатно, автор Е. Миркес
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

2. Если частная оценка связана с частным интерпретатором ответа, имя которого указано в аргументе IntName, то текущие значения параметров частной оценки заменяются на значения, хранящиеся в массиве, адрес которого передан в аргументе Param.

Ошибки компонента оценка

В табл. 34 приведен полный список ошибок, которые могут возникать при выполнении запросов компонентом оценка, и действия стандартного обработчика ошибок.

Таблица 34. Ошибки компонента оценка и действия стандартного обработчика ошибок.

Название ошибки Стандартная обработка
401 Неверное имя оценки Занесение номера в Error
402 Ошибка считывания оценки Занесение номера в Error
403 Ошибка сохранения оценки Занесение номера в Error
404 Ошибка вычисления оценки Занесение номера в Error

Стандарт второго уровня компонента исполнитель

В данном разделе описаны запросы исполнителя с алгоритмами их исполнения. При описании запросов используется аргумент Instruct, являющийся целым числом, принимающим значение одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 35, или суммы любого числа этих констант. Аргумент Instruct является совокупностью шести битовых флагов.

Таблица 35. Предопределенные константы компонента исполнитель

Название Идентификатор Значение
Десят. Шестн.
Вычислять оценку Estimate 1 H0001
Интерпретировать ответ Interpret 2 H0002
Вычислять градиент Gradient 4 H0004
Подготовка к контрастированию Contrast 8 H0008
Перейти к следующему примеру NextExample 16 H0010
Остановиться в конце обучающего множества StopOnEnd 32 H0020
Устанавливать ответы PutAnswers 64 H0040
Устанавливать оценки PutEstimations 128 H0080
Устанавливать уверенность в ответе PutReliability 256 H0100

В запросах не указываются используемые сеть, оценка и интерпретатор ответа, поскольку компонент исполнитель всегда использует текущие сеть, оценку и интерпретатор ответа.

Позадачная обработка (TaskWork)

Описание запроса:

Pascal:

Function TaskWork(Instruct, Handle: Integer; Var Answers, Reliability: PRealArray; Var Estim: Real): Logic;

C:

Logic TaskWork(Integer Instruct, Integer Handle, PRealArray* Answers, PRealArray* Reliability; Real* Estim)

Описание аргументов:

Instruct — содержит инструкции о способе исполнения.

Handle — номер сеанса в задачнике.

Answers — указатель на массив вычисленных ответов.

Reliability — указатель на массив коэффициентов уверенности сети в ответах.

Estim — оценка решения примера.

Назначение — производит обработку одного примера.

Переменные, используемые при исполнении запроса

InArray, RelArray — адреса массивов для обменов с задачником.

Back — адрес массива для обменов с оценкой.

Описание исполнения.

Если в любой момент исполнения запроса возникает ошибка при исполнении запросов к другим компонентам, то исполнение запроса прекращается, возвращается значение ложь, ошибка компонента исполнитель не генерируется.

1. Если в аргументе Instruct установлен бит Gradient и не установлен бит Estimate, то выполнение запроса прекращается, и генерируется ошибка 001 — Некорректное сочетание флагов в аргументе Instruct.

2. Если в аргументе Instruct установлен бит Gradient, то генерируется запрос к сети NullGradient с аргументом Null.

3. Если в аргументе Instruct установлен бит NextExample, то генерируется запрос к задачнику Next с аргументом Handle. (Переход к следующему примеру)

4. Генерируется запрос к задачнику Last с аргументом Handle. (Проверка, существует ли пример)

5. Если запрос Last вернул значение истина, то

1. Если в аргументе Instruct установлен бит StopOnEnd, то исполнение запроса прекращается, возвращается значение ложь. (Примера нет, переход на начало не нужен)

2. Генерируется запрос к задачнику Home с аргументом Handle. (Переход на начало обучающего множества)

6. Переменной InArray присваивается значение Null и генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, InArray, tbPrepared (Получает от задачника предобработанные входные сигналы)

7. Генерируется запрос к сети Forw, с аргументами Null, InArray (выполняется прямое функционирование сети).

8. Освобождается массив InArray

9. Присваивает переменной Data значение Null и генерирует запрос к сети GetNetData с аргументами Null, OutSignals, Data (Получает от сети выходные сигналы).

10. Если в аргументе Instruct установлен бит Interpret, то

1. Генерируется запрос к интерпретатору ответа Interpretate с аргументами Data, Answers, Reliability. (Производит интерпретацию ответа)

2. Если в аргументе Instruct установлен бит PutAnswers, то генерируется запрос к задачнику Put с аргументами Handle, Answers, tbCalcAnswers (Передает задачнику вычисленные ответы)

3. Если в аргументе Instruct установлен бит PutReliability, то генерируется запрос к задачнику Put с аргументами Handle, Reliability, tbCalcReliability (Передает задачнику вычисленные коэффициенты уверенности в ответе)

11. Если в аргументе Instruct установлен бит Gradient, то создается массив Back того же размера, что и Data. В противном случае переменной Back присваивается значение Null.

12. Если в аргументе Instruct установлен бит Estimate, то

1. Переменной InArray присваивается значение Null и генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, InArray, tbAnswers (Получает от задачника правильные ответы)

2. Переменной RelArray присваивается значение Null и генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, RelArray, tbCalcReliability(Получает от задачника достоверности ответов)

3. Генерируется запрос к оценке Estimate с аргументами Data, Back, InArray, RelArray, Direv, Estim. Вместо Direv передается ноль, если в аргументе Instruct установлен бит Gradient, и 1 в противном случае. (Вычисляет оценку примера и, возможно, производные)

4. Если в аргументе Instruct установлен бит PutEstimations, то генерируется запрос к задачнику Put с аргументами Handle, Estim, tbEstimations (Передает задачнику оценку примера)

5. Освобождает массивы InArray и RelArray.

13. Если в аргументе Instruct установлен бит Gradient, то генерируется запрос к сети Back, с аргументами Null, Back. Освобождает массив Back. (Выполняется обратное функционирование сети)

14. Освобождается массив Data.

15. Если в аргументе Instruct установлен бит Contrast, то генерируется запрос к контрастеру ContrastExample с аргументом истина.

16. Завершает исполнение, возвращая значение истина

Обработка обучающего множества (TaskSetWork)

Описание запроса:

Pascal:

Function TaskSetWork(Instruct, Handle: Integer; Var Tasks: Integer; Var Correct: PRealArray; Var Estim: Real): Logic;

C:

Logic TaskSetWork(Integer Instruct, Integer Handle, Integer* Tasks, PRealArray* Correct, Real* Estim)

Описание аргументов:

Instruct — содержит инструкции о способе исполнения.

Handle — номер сеанса в задачнике.

Tasks — число примеров в обучающем множестве.

Correct — указатель на массив, первый элемент которого равен числу правильных ответов на первую подзадачу и т. д.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Е. Миркес читать все книги автора по порядку

Е. Миркес - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» отзывы


Отзывы читателей о книге Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика», автор: Е. Миркес. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
x