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

Если учитель работает с сетями любой архитектуры, то процедура опознания архитектуры сети не нужна.

Список стандартных функций

В этом разделе описаны стандартные функции, специфические для компонента учитель. Эти функции соответствуют макросам, использованным в главе «Учитель». Заголовки функций даны на языке описания учителя.

Установить объект обучения (SetInstructionObject)

Заголовок функции:

Function SetInstructionObject (What: Integer; Net: PString): Logic;

Описание аргументов

What может принимать следующие значения (предопределенные константы, приведенные в табл. 11):

Parameters — для обучения параметров сети;

InSignals — для обучения входных сигналов.

Net — имя нейронной сети, которая будет обучаться.

Возможно обучение одного из двух объектов — параметров сети или входных сигналов. Объект обучения должен быть задан до начала собственно обучения. По умолчанию обучается первая сеть в списке нейронных сетей компонента сеть. При необходимости в качестве объекта обучения может быть задана часть сети (см. главу «Описание нейронных сетей»). При сохранении учителя в файле сети объект обучения хранится вместе с учителем. Функция возвращает значение истина, если ее выполнение завершено успешно. В противном случае (например, указанная сеть отсутствует в списке сетей компонента сеть) возвращается значение ложь.

Создание массива (CreateArray)

Заголовок функции:

Function CreateArray: PRealArray;

Аргументов нет.

Функция возвращает указатель на массив, пригодный для хранения массива обучаемых параметров (входных сигналов) сети. Если массив создать не удалось, то возвращается пустой указатель.

Освободить массив (EraseArray)

Заголовок функции:

Function EraseArray(Vec: PRealArray): Logic;

Описание аргументов

Vec — указатель на массив. При вызове содержит адрес освобождаемого массива.

После выполнения функции в аргументе Vec содержится пустой указатель. В случае невозможности освобождения памяти функция генерирует внутреннюю ошибку 604 — некорректная работа с памятью, передает управление обработчику ошибок, выполнение функции завершается, возвращается значение ложь. В противном случае возвращается значение истина.

Случайный массив (RandomArray)

Заголовок функции:

Function RandomArray(Vec: PRealArray): Logic;

Описание аргументов

Vec — указатель на массив. При входе в макрос содержит адрес существующего массива.

В ходе выполнения функции для каждого элемента массива параметров генерируется случайное значение. Для генерации используется генератор случайных чисел, равномерно распределенных на отрезке от нуля до единицы. После получения случайной величины a она преобразуется по формуле a ′ = a ( a max– a min)– a minк случайной величине, распределенной на отрезке [ a min, a max]. Величины a minи a maxдля параметров сети определяются их типом (см. раздел «Описание элементов»). Для входных сигналов принимается a min=–1, a max=1. Если обучаемым объектом являются параметры, то генерация случайного массива производится путем генерации запроса RandomDirection компонента сеть. Если при выполнении функции возникла ошибка, то генерируется внутренняя ошибка 605 — ошибка при исполнении внешнего запроса, управление передается обработчику ошибок, функция возвращает значение ложь. В противном случае возвращается значение истина.

Модификация массива (Modify)

Заголовок функции:

Function Modify(Direct: PRealArray; OldStep, NewStep: Real): Logic;

Описание аргументов

Direct — указатель на массив направления модификации сети.

OldStep — вес старого массива параметров в модифицированном.

NewStep — вес массива направления модификации в модифицированном массиве параметров.

Эта функция генерирует запрос на модификацию параметров сети (см. раздел «Провести обучение (Modify)»). Вызов запроса имеет вид:

Modify(Net, OldStep, NewStep, Tipe, Direct)

Аргументами запроса являются:

Net — указатель на пустую строку (используется сеть по умолчанию).

OldStep, NewStep — аргументы функции.

Tipe — значение аргумента What в запросе InstructionObject.

Direct — аргумент функции.

Аргумент функции Direct может быть пустым указателем. В этом случае для модификации используется массив градиента, хранящийся вместе с сетью. В случае возникновения ошибки в ходе модификации сети (запрос Modify возвращает значение ложь) генерируется внутренняя ошибка 605 — ошибка при исполнении внешнего запроса, управление передается обработчику ошибок, функция возвращает значение ложь. В противном случае возвращается значение истина.

Оптимизация шага (Optimize)

Заголовок функции:

Function Optimize (Direct: PRealArray; Step: Real): Real;

Описание аргументов

Direct — указатель на массив направления модификации сети.

Step — начальный шаг в направлении Direct.

Действия, выполняемые функцией Optimize, описаны в разделе « Подбор оптимального шага». В случае возникновения ошибки при выполнении функции она генерирует внутреннюю ошибку 605 — ошибка при исполнении внешнего запроса, передает управление обработчику ошибок, функция возвращает значение 0. В противном случае возвращается значение оценки при оптимальном шаге. Следует отметить, что после завершения выполнения функции, параметры сети соответствуют результату выполнения функции Modify(Direct, 1, Step), где Step — значение оптимального шага.

Сохранить массив (SaveArray)

Заголовок функции:

Function SaveArray(Vec: PRealArray): Logic;

Описание аргументов

Vec — указатель на массив.

Функция генерирует запрос nwGetData. После выполнения функции в массиве, на который указывает аргумент Vec, содержится текущий массив параметров. В случае возникновения ошибки в ходе выполнения функции генерируется внутренняя ошибка 605 — ошибка при исполнении внешнего запроса, управление передается обработчику ошибок, функция возвращает значение ложь. В противном случае возвращается значение истина.

Установить параметры (SetArray)

Заголовок функции:

Function SetArray(Vec: PRealArray): Logic;

Описание аргументов

Vec — указатель на массив, содержащий параметры, которые необходимо установить.

Функция генерирует запрос nwSetData.После выполнения функции параметры сети совпадают с параметрами, содержащимися в массиве, на который указывает аргумент Vec. В случае возникновения ошибки в ходе выполнения функции генерируется внутренняя ошибка 605 — ошибка при исполнении внешнего запроса, управление передается обработчику ошибок, функция возвращает значение ложь. В противном случае возвращается значение истина.

Вычислить оценку (Estimate)

Заголовок функции:

Function Estimate(Handle: Integer; All: Logic): Real;

Описание аргументов

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