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:
Все программы, кроме программы Hopfield.
При выполнении этого теста каждый пример обучающего множестваискажается при помощи Гасящего шумас уровнем, заданным при помощи пункта Задать параметры теста,и предъявляется нейронной сетидля распознавания. С каждым примером эта процедура проделывается заданное (см. Задать параметры теста)число раз. Результаты теста отображаются в таблице результатов.Если Вас интересует, какое число ошибок было сделано при предъявлении каждого примера обучающего множества, то Вам необходимо выйти из режима тестирования и просмотреть обучающее множество. В поле «Оценка» отображается доля правильных ответов на каждый пример. Необходимо помнить, что эти данные отражают результаты только ПОСЛЕДНЕГО теста!
Задать параметры тестаВсе программы, кроме программы Hopfield.
При исполнении этого пункта у Вас последовательно запрашиваются "Число искажений на пример" — сколько различных экземпляров искажений каждого примера будет предъявляться сети для распознавания; "Уровень добавляющего шума" — для Статистического теста с добавляющим шумом(см. Добавляющий шум);"Уровень инвертирующего шума" — для Статистического теста с инвертирующим шумом(см. Инвертирующий шум);"Уровень гасящего шума" — для Статистического теста с гасящим шумом(см. Гасящий шум).
Сохранить результаты на дискеВсе программы, кроме программы Hopfield.
Этот пункт позволяет сохранить на диске точную копию Экрана статистического теста.Отметим, что информация о доле правильных ответов на каждый пример, отображаемая в поле «Оценка» обучающего множестваНЕ СОХРАНЯЕТСЯ!
Прочитать с диска результаты работыВсе программы, кроме программы Hopfield.
При выполнении этого пункта с диска считывается сохраненная при помощи пункта Сохранить результаты на дискетестовая информация. Отметим, что информация о доле правильных ответов на каждый пример, отображаемая в поле «Оценка» обучающего множестваНЕ СОХРАНЯЕТСЯ на диске, и при чтении НЕ ВОССТАНАВЛИВАЕТСЯ!
Очистить таблицу тестовВсе программы, кроме программы Hopfield.
Исполнение этого пункта приводит к потере текущей тестовой информации, и очистке полей данных тестов на Экране статистического теста.Если Вы хотите сохранить результаты теста на диске, то воспользуйтесь пунктом Сохранить результаты на диске.
Закончить работу со статистическим тестомВсе программы, кроме программы Hopfield.
Исполнение этого пункта приводит к выходу из статистического теста. При этом результаты теста сохраняются до проведения другого тестирования или выхода из программы. Если Вы хотите сохранить результаты теста на диске, то воспользуйтесь пунктом Сохранить результаты на диске.
Приложение 3.
Стандарт нейрокомпьютера
В этом приложении описаны стандарты двух уровней. Стандарт первого уровня это стандарт на языки описания всех компонентов нейрокомпьютера, за исключением компонента исполнитель. Компонент исполнитель не имеет стандарта первого уровня в следствие своей универсальности. Стандарт второго уровня — описание запросов, выполняемых каждым компонентом. Структура приложения. В первой части приложения описаны общие для всех компонентов элементы стандарта. В каждой следующей части описывается стандарт первого или второго уровня для каждого компонента.
Общий стандарт
Этот раздел содержит описание элементов стандарта, общих для всех компонентов нейрокомпьютера.
Стандарт типов данных
При описании запросов, структур данных, стандартов компонентов нейрокомпьютера необходимо использовать набор первичных типов данных. Поскольку в разных языках программирования типы данных называются по-разному, введем единый набор обозначений для них.
Таблица 1. Типы данных для всех компонентов нейрокомпьютера
| Тип | Длина (байт) | Значения | Описание |
|---|---|---|---|
| Color | 2 | Используется для задания цветов. Является совокупностью из 16 элементарных (битовых) флагов. См. раздел «Цвет и операции с цветами». | |
| Real | 4 | от ±1.5 e-45 до ±3.4 e38 | Действительное число. Величина из указанного диапазона… В дальнейшем называется «действительное». |
| RealArray | 4*N | Массив действительных чисел. | |
| PrealArray | 4 | Используется для передачи массивов между компонентами. Имеет значение адреса массива действительных чисел. | |
| Integer | 2 | от –32768 до 32767 | Целое число из указанного диапазона. В дальнейшем называется «целое». |
| IntegerArray | 2*N | Массив целых чисел. | |
| PintegerArray | 4 | Используется для передачи массивов между компонентами. Имеет значение адреса массива целых чисел. | |
| Long | 4 | от –2147483648 до 2147483647 | Целое число из указанного диапазона. В дальнейшем называется «длинное целое». |
| LongArray | 4*N | Массив длинных целых чисел. | |
| PlongArray | 4 | Используется для передачи массивов между компонентами. Имеет значение адреса массива длинных целых чисел. | |
| Logic | 1 | True, False | Логическая величина. Далее называется «логическая». |
| Logic | 1 | True, False | Логическая величина. Далее называется «логическая». |
| LogicArray | N | Массив логических переменных. | |
| PlogicArray | 4 | Используется для передачи массивов между компонентами. Имеет значение адреса массива логических переменных. | |
| FuncType | 4 | Адрес функции. Используется при необходимости передать функцию в качестве аргумента. | |
| Visual | 4 | Отображаемый элемент. Служит для адресации отображаемых элементов в интерфейсных функциях. Тип значений зависит от реализации библиотеки интерфейсных функций и не может изменяться пользователем иначе, чем через вызов интерфейсной функции. | |
| String | 256 | Строка символов. | |
| PString | 4 | Адрес строки символов. Служит для передачи строк в запросах | |
| Pointer | 4 | Не типизованный указатель (адрес). Этот тип совместим с любым типизованным указателям. |
Числовые типыданных integer, long и real предназначены для хранения различных чисел. Переменные числовых типов допускаются в языках описания всех компонентов нейрокомпьютера. При необходимости записать в один массив числовые переменные различного типа следует использовать функции приведения типов, описанные в разделе «Приведение типов»
Строка.Символьный тип данных предназначен для хранения комментариев, названий полей, имен сетей, оценок и другой текстовой информации. Все строковые переменные занимают 256 байт и могут включать в себя до 255 символов. Первый байт строки содержит длину строки. В переменных типа строка возможен доступ к любому символу как к элементу массива. При этом длина имеет индекс ноль, первый символ — 1 и т. д.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка:
