Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Br. OutSignals[1..N * M] <=> Ne. InSignals[1..N * M]

End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}

{Сеть с сигмоидными нейронами и произвольными сумматорами, содержащая

Input – число нейронов на входном слое;

Output – число нейронов на выходном слое (число выходных сигналов);

Hidden – число нейронов на H>0 скрытых слоях;

N – число входных сигналов

все входные сигналы подаются на все нейроны входного слоя}

Cascad Net1(aSum : Block; Char : Real; Input, Output, Hidden, H, N : Long)

{Под тремя разными псевдонимами используется одна и та же подсеть с разными параметрами}

Contents

In: FullLay(aSum,N,Input ,Char),

Hid1: FullLay(aSum,Input,Hidden,Char)

Hid2: FullLay(aSum,Hidden,Hidden,Char)[H-1] {Пусто при H=1}

Out: FullLay(aSum,Hidden,Output,Char)

InSignalsN {Число входных сигналов – N}

OutSignalsOutput {Один выходной сигнал на нейрон}

{Число параметров определяется как сумма чисел параметров всех подсетей}

Parameters NumberOf( Parameters,In)+ NumberOf( Parameters,Hid1) + (H-1)* NumberOf( Parameters,Hid2) + NumberOf( Parameters,Out)

Connections

{Входные сигналы – входному слою}

InSignals[1..N]<=> In. InSignals[1..N]

{Выходные сигналы нейронов - с выходного слоя сети}

OutSignals[1..Output]<=> Out. OutSignals[1.. Output]

{Параметры сети последовательно всем подсетям}

Parameters[1.. NumberOf( Parameters,In)] <=> In. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,In)]

Parameters[ NumberOf( Parameters,In)+1.. NumberOf( Parameters,In) +> NumberOf( Parameters,Hid1)] <=> Hid1. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Hid1)]

Parameters[ NumberOf( Parameters,In)+ NumberOf( Parameters,Hid1)]+1 .. NumberOf( Parameters,In)+ NumberOf( Parameters,Hid1) + (H-1) * NumberOf( Parameters,Hid2)] <=> Hid2[1..H-1]. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Hid2)]

Parameters[ NumberOf( Parameters,In)+ NumberOf( Parameters,Hid1)] + (H-1) * NumberOf( Parameters,Hid2)+1 .. NumberOf( Parameters,In) + NumberOf( Parameters,Hid1)+(H-1)* NumberOf( Parameters,Hid2) + NumberOf( Parameters,Out)] <=> Out. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Out)]

{Передача сигналов от слоя к слою}

{От входного к первому скрытому слою}

In. OutSignals[1..Input] <=> Hid1. InSignals[1..Input]

{От первого скрытого слоя}

Hid1. OutSignals[1..Hidden] <=> Hid2[1]. InSignals[1..Hidden]

{Между скрытыми слоями. При H=1 эта запись пуста}

Hid2[1..H-2]. OutSignals[1.. Hidden] <=> Hid2[2..H-1]. InSignals[1.. Hidden]

{От скрытых – к выходному}

Hid2[H-1]. OutSignals[1.. Hidden] <=> Out. InSignals[1.. Hidden]

End

{Полносвязная сеть с M сигмоидными нейронами на К тактов функционирования с невыделенным входным слоем на M сигналов}

LoopCircle(aSum : Block; Char : Real; M, K : Long) K

Contents Net: FullLay(aSum,M,M ,Char)

InSignalsM {Число входных сигналов – N}

OutSignalsM {Один выходной сигнал на нейрон}

Parameters NumberOf( Parameters,Net) {Число параметров определяется слоем FullLay}

Connections

InSignals[1..M] <=> Net. InSignals[1..M] {Входные сигналы цикла – входы слоя}

OutSignals[1..M] <=> Net. OutSignals[1.. M] {Выходы слоя – выходы цикла}

{Параметры определяет слой}

Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net)] <=> Net. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net)]

Net. OutSignals[1..M] <=> Net. InSignals[1..M] {Замыкаем выход на вход}

End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}

{Полносвязная сеть с М сигмоидными нейронами на К тактов функционирования с выделенным входным слоем на N сигналов. Все входные сигналы подаются на вход каждого нейрона входного слоя. Все параметры ограничены по абсолютному значению единицей}

Cascad Net2: (aSum : Block; Char : Real; M, K, N : Long)

Contents

In: FullLay(aSum,N,M ,Char), {Входной слой}

Net: Circle(aSum,Char,M,K) {Полносвязная сеть}

InSignalsN {Число входных сигналов – N}

OutSignalsM {Один выходной сигнал на нейрон}

{Число параметров определяется как сумма чисел параметров всех подсетей}

Parameters NumberOf( Parameters,In)+ NumberOf( Parameters,Net)

ParamDefDefaultType -1 1

Connections

InSignals[1..N]<=> In. InSignals[1..N] {Входные сигналы – входному слою}

{Выходные сигналы нейронов - с выходного слоя сети}

OutSignals[1..M]<=> Net. OutSignals[1.. M]

{Параметры сети последовательно всем подсетям}

Parameters[1.. NumberOf( Parameters,In)] <=> In. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,In)]

Parameters[ NumberOf( Parameters,In)+1.. NumberOf( Parameters,In)+ NumberOf( Parameters,Net)] <=> Net. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Net)]

{Передача сигналов от слоя к слою}

In. OutSignals[1..M] <=> Net. InSignals[1..M] {От входного к циклу}

Net. OutSignals[1..M] <=> Net. InSignals[1..M] {От первого скрытого слоя}

End

{Нейрон сети Хопфилда из N нейронов}

CascadHopf(N : Long)

ContentsSum(N),Sign_Easy {Сумматор и пороговый элемент}

InSignalsN {Число входных сигналов – N}

OutSignals1 {Число выходных сигналов – 1}

Parameters NumberOf( Parameters,Sum(N)) {Число параметров – N}

Connections

InSignals[1..N] <=> Sum. InSignals[1..N] {Входы нейрона – входы сумматора}

{Выходной сигнал нейрона – выходной сигнал порогового элемета}

OutSignals<=> Sign_Easy. OutSignals

{Параметры нейрона – парамеры сумматора}

Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Sum(N))] <=> Sum. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Sum(N))]

{Выход сумматора на вход порогового элемента}

Sum. OutSignals<=> Sign_Easy. InSignals

End

{Слой нейронов Хопфилда}

LayerHLay(N : Long)

ContentsHop: Hopf(N)[N] {В состав слоя входит N нейронов}

InSignalsN * N {N нейронов по N входных сигналов}

OutSignalsN {Один выходной сигнал на нейрон}