Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

StringNetName Name"Имя сети" Default"";

IntegerWhat Name"Что обучать" Default Parameters;

ColorInstColor Name"Цвет примеров обучающего множества" DefaultHFFFF; {По умолчанию}

IntegerOperColor Name"Операция для отбора цветов" Default CIn;

Var {все примеры, в цвете которых есть хоть один единичный бит}

PRealArrayMap, DirectMap; {Для хранения текущего и случайного массивов параметров}

RealEst1, Est2; {Для хранения текущей и случайной оценки}

RealRadius; {Текущий радиус}

IntegerTryNum, RadiusNum; {Число попыток, номер использованного радиуса}

IntegerHandle; {Номер сеанса задачника}

StringQName; {Имя запроса}

Init

Begin

If NotSetInstructionObject(What, @NetName) Then GoToExit; {Задаем объекты обучения}

QName = "InitSession"; {Задаем имя запроса}

Map = NewArray(mRealArray, 3); {Создаем массив для аргументов запроса}

IfMap = Null Then GoToExit;

TPointer(Map^[1]) = @InstColor; {Заносим адрес первого аргумента}

TPointer(Map^[2]) = @OperColor; {Заносим адрес второго аргумента}

TPointer(Map^[3]) = @Handle; {Заносим адрес третьего аргумента}

If NotGenerateQuest(@QName, Map) Then GoToExit;{Открываем сеанс работы с задачником}

If NotFreeArray(mRealArray, Map) Then GoToExit; {Освобождаем массив для аргументов}

{Собственно начало обучения}

Map = CreateArray; {Создаем вспомогательные массивы}

DirectMap= CreateArray;

IfMap = Null Then GoToExit;

IfDirectMap= Null Then GoToExit;

Est1 = Estimate(Handle, True);

If Error<> 0 Then GoToExit;

RadiusNum = 1; {Обрабатываем первый радиус}

Radius = 1 / RadiusNum; {Вычисляем первый радиус}

If NotSaveArray(Map) Then GoToExit; {Сохраняем начальный массив параметров}

End

InstrStepRadius > MinRadius {Обработка с одним радиусом – один шаг обучения}

Begin

TryNum = 0;

While TryNum < Try Do Begin

If NotSetArray(Map) Then GoToExit; {Устанавливаем лучший массив параметров}

If NotRandomArray(DirectMap) Then GoToExit; {Генерируется новый массив параметров}

If NotModify(DirectMap, 1, Radius) Then GoToExit; {Модифицируем массив параметров}

Est2 = Estimate(Handle, True);

If Error<> 0 Then GoToExit;

IfEst1>Est2 Then Begin

If NotSaveArray(Map) Then GoToExit; {Сохраняем лучший массив параметров}

Est1 = Est2;

TryNum = 0;

End ElseTryNum = TryNum + 1; {Увеличиваем счетчик отказов}

End

RadiusNum = RadiusNum + 1; {Обрабатываем следующий радиус}

Radius = 1 / RadiusNum; {Вычисляем следующий радиус}

End

Close

Begin

Exit:

If NotSetArray(Map) Then; {Восстанавливаем лучший массив параметров}

If NotEraseArray(Мар1) Then; {Освобождаем вспомогательные массивы}

If NotEraseArray(Мар2) Then;

QName = "CloseSession"; {Задаем имя запроса}

Map = NewArray(mRealArray, 1); {Создаем массив для аргументов запроса}

IfMap = Null Then GoToExit1;

TPointer(Map^[1]) = @Handle; {Заносим адрес единственного аргумента}

If NotGenerateQuest(@QName, Map) Then;{Открываем сеанс работы с задачником}

If NotFreeArray(mRealArray, Map) Then; {Освобождаем массив для аргументов}

Exit1:

End

End Instructor

Пример 2. Библиотека функций

InstrLibLibrary1; {Библиотека содержит функции для следующего учителя}

{Метод наискорейшего спуска}

FunctionSDM( Handle : Integer;Step : Real) : Real;

LabelExit, Endd;

Var

RealEst;

Begin

Est = CalcGradient(Handle, True);

If Error<> 0 Then GoToExit;

Est =Optimize(Null, Step); {Вызываем функцию подбора оптимального шага}

If Error<> 0 Then GoToExit;

SDM = Est;

GoTo Endd;

Exit :

SDM = 0;

Endd :

End

{Метод случайного поиска}

FunctionRDM( Handle : Integer;Step : Real) : Real;

LabelExit, Endd;

Var

RealEst;

PRealArray: Direction;

Begin

Direction = CreateArray; {Создаем вспомогательный массив}

IfDirection = Null Then GoToExit;

If NotRandomArray(Direction) Then GoToExit; {Генерируется новый массив параметров}

If Error<> 0 Then GoToExit;

Est =Optimize(Direction, Step); {Вызываем функцию подбора оптимального шага}

If Error<> 0 Then GoToExit;

RDM = Est;

GoTo Endd;

Exit :

RDM = 0;

Endd :

End

End InstrLib

Пример 3. Антиовражная процедура обучения.

InstructorkParTan UsedLibrary1; {Антиовражная процедура обучения kParTan}

Main {Обучение ведется по всему обучающему множеству}

LabelExit, Exit1;

Static

ColorInstColor Name"Цвет примеров обучающего множества"

DefaultHFFFF; {По умолчанию}

IntegerOperColor Name"Операция для отбора цветов" Default CIn;

{все примеры, в цвете которых есть хоть один единичный бит }

StringNetName Name"Имя сети" Default"";

IntegerWhat Name"Что обучать" Default Parameters;

{По умолчанию 2ParTan}

Integerk Name"Число шагов между ParTan шагами" Default2;

RealAccuracy Name"Требуемый минимум оценки" Default0.00001;

LogicDirection Name"Случайное направление или антиградиент"

11 Default True; {Если истина,то антиградиент }

Var

IntegerHandle; {Номер сеанса задачника}

StringQName; {Имя запроса}

PRealArrayMap1, DirectMap; {Для текущего массива параметров и ParTan направления}

RealStep, ParTanStep; {Длины шагов для оптимизации шага}

RealEst1, Est2; {Для хранения текущей и случайной оценки}

LongI;

Init

Begin

If NotSetInstructionObject(What, @NetName) Then GoToExit; {Задаем объекты обучения}

QName = "InitSession"; {Задаем имя запроса}

Map1 = NewArray(mRealArray, 3);{Создаем массив для аргументов запроса}

IfMap = Null Then GoToExit;