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:
Таблица 2
| Входной сигнал | Нейрон типа S 1 | Нейрон типа S 2 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| c =0.1 | c =0.5 | c =1 | c =2 | c =0.1 | c =0.5 | c =1 | c =2 | |
| 250 (0.83) | 0.52074 | 0.60229 | 0.69636 | 0.84024 | 0.89286 | 0.62500 | 0.45455 | 0.29412 |
| 275 (0.91) | 0.52273 | 0.61183 | 0.71300 | 0.86057 | 0.90164 | 0.64706 | 0.47826 | 0.31429 |
| 300 (1.0) | 0.52498 | 0.62246 | 0.73106 | 0.88080 | 0.90909 | 0.66667 | 0.50000 | 0.33333 |
Сигналы, приведенные в табл. 2 различаются намного сильнее соответствующих сигналов из табл. 1. Таким образом, необходимо заранее позаботиться о масштабировании и сдвиге сигналов, чтобы максимально полно использовать диапазон приемлемых входных сигналов. Опыт использования нейронных сетей с входными синапсами свидетельствует о том, что в подавляющем большинстве случаев предварительное масштабирование и сдвиг входных сигналов сильно облегчает обучение нейронных сетей. Если заранее произвести операции масштабирования и сдвига входных сигналов, то величины выходных сигналов нейронов даже при отсутствии входных синапсов будут различаться еще сильнее (см. табл. 3).
Таблица 3
| Входной сигнал | Нейрон типа S 1 | Нейрон типа S 2 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| c =0.1 | c =0.5 | c =1 | c =2 | c =0.1 | c =0.5 | c =1 | c =2 | |
| 250 (-1) | 0.47502 | 0.37754 | 0.26894 | 0.11920 | -0.9091 | -0.6667 | -0.5000 | -0.3333 |
| 275 (0) | 0.50000 | 0.50000 | 0.50000 | 0.50000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 300 (1) | 0.52498 | 0.62246 | 0.73106 | 0.88080 | 0.9091 | 0.6667 | 0.5000 | 0.3333 |
Величину диапазона различимых входных сигналов можно определять различными способами. На практике в качестве диапазона различимых входных сигналов обычно используется диапазон приемлемых входных данных, исходя из того соображения, что если данные из этого интервала хороши для промежуточных нейронов, то они хороши и для входных.
Другой способ определения различимости входных сигналов приведен в разделе «Оценка способности сети решить задачу».
Классификация компонентов входных данных
Информация поступает к нейронной сети в виде набора ответов на некоторый список вопросов. Можно выделить три основных типа ответов (вопросов).
1. Бинарный признак (возможен только один из ответов — истина или ложь).
2. Качественный признак (принимает конечное число значений).
3. Число.
Ответ типа качественный признак — это ответ с конечным числом состояний. Причем нельзя ввести осмысленное расстояние между состояниями. Примером качественного признака может служить состояние больного — тяжелый, средний, легкий. Действительно, нельзя сказать, что расстояние от легкого больного до среднего больше, меньше или равно расстоянию от среднего больного до тяжелого. Все качественные признаки можно в свою очередь разбить на три класса.
1. Упорядоченные признаки.
2. Неупорядоченные признаки.
3. Частично упорядоченные признаки.
Упорядоченным признаком называется такой признак, для любых двух состояний которого можно сказать, что одно из них предшествует другому. Тот факт, что состояние x предшествует состоянию y , будем обозначать следующим образом — x . Примером упорядоченного признака может служить состояние больного. Действительно, все состояния можно упорядочить по тяжести заболевания:
легкий больной < средний больной < тяжелый больной
Признак называют неупорядоченным, если никакие два состояния нельзя связать естественным в контексте задачи отношением порядка. Примером неупорядоченного признака может служить ответ на вопрос "Ваш любимый цвет?".
Признак называется частично упорядоченным, если для каждого состояния существует другое состояние, с которым оно связано отношением порядка. Примером частично упорядоченного признака является ответ на вопрос "Какой цвет Вы видите на экране монитора?", преследующий цель определение восприимчивости к интенсивностям основных цветов. Действительно, все множество из шестнадцати состояний разбивается на несколько цепочек:
Черный < Синий < Голубой < Белый;
Черный < Красный < Ярко красный < Белый;
Черный < Зеленый < Ярко зеленый < Белый;
Черный < Фиолетовый < Ярко фиолетовый < Белый
и т. д. Однако, между состояниями Синий и Красный отношения порядка нет.
Известно, что любой частично упорядоченный признак можно представить в виде комбинации нескольких упорядоченных и неупорядоченных признаков. Так, рассмотренный выше частично упорядоченный признак распадается на три упорядоченных признака: интенсивность синего, красного и зеленого цветов. Каждый из этих признаков является упорядоченным (цепочки порядка для этих признаков приведены в первых трех строчках рассмотрения примера). Каждое состояние исходного качественного признака описывается тройкой состояний полученных качественных признаков. Так, например, состояние Фиолетовый описывается в виде (Синий, Красный, Черный).
Исходя из вышесказанного, далее будет рассмотрено только кодирование упорядоченных и неупорядоченных признаков.
Кодирование бинарных признаков
Таблица 4. Кодирование бинарного признака
| Смысл значения ложь | Значение входного сигнала | |
|---|---|---|
| Истина | Ложь | |
| Отсутствие заданного свойства при b = 0 | a | 0 |
| Отсутствие заданного свойства при b ≠ 0 | b | 0 |
| Наличие другого свойства | b | a |
Бинарные признаки характеризуются наличием только двух состояний — истина и ложь. Однако даже такие простые данные могут иметь два разных смысла. Значение истина означает наличие у описываемого объекта какого-либо свойства. А ответ ложь может означать либо отсутствие этого свойства, либо наличие другого свойства. В зависимости от смысловой нагрузки значения ложь, и учитывая заданный диапазон [ a,b ], рекомендуемые способы кодирования бинарного признака приведены в табл. 4.
Кодирование неупорядоченных качественных признаков
Таблица 5. Кодирование неупорядоченного качественного признака
| Состояние | Вектор входных сигналов |
|---|---|
| α 1 | ( b,a,a,…,a ) |
| α 2 | ( a,b,a,…,a ) |
| α n | ( a,a,…,a,b ) |
Поскольку никакие два состояния неупорядоченного признака не связаны отношением порядка, то было бы неразумным кодировать их разными величинами одного входного сигнала нейронной сети. Поэтому, для кодирования качественных признаков рекомендуется использовать столько входных сигналов, сколько состояний у этого качественного признака. Каждый входной сигнал соответствует определенному состоянию. Так если набор всех состояний рассматриваемого признака обозначить через α 1, α 2, …, α n, то рекомендуемая таблица кодировки имеет вид, приведенный в табл. 5.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка:
