Читаем Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» полностью

Контрастирование карты

Программа Hopfield.

Эта процедура удаляет из сети «лишние» связи. Вы можете задать понятие лишних связей, задав параметры контрастирования в меню Параметры.

Все программы, кроме программы Hopfield.

Эта процедура удаляет из сети «лишние» связи, замораживает медленно обучающиеся и размораживает ранее замороженные или отконтрастированные. Вы можете задать понятие лишних, медленных и подлежащих размораживанию связей задав значения параметров контрастирования в меню Параметры. Ниже приведена схема процедуры контрастирования:

Накопление показателей чувствительности

Выделение размораживаемых связей

Контрастирование связей

Замораживание связей

Размораживание выделенных связей

Накопление показателей чувствительности для размораживания (Норма для включения) и для замораживания и контрастирования (Норма для исключения) ведется раздельно в ходе указанного Вами числа (Число циклов накопления критерия) тактов обучения сети по методу Усредненного антиградиентного спуска.

После накопления показателей чувствительности определяются связи подлежащие размораживанию — Количество размораживаемых связей с самым большим показателем чувствительности. Отметим, что связи только отмечаются, но не размораживаются.

Среди обучаемых связей выделяем Количество контрастируемых связей с самыми маленькими модернизированными показателями чувствительности. Модернизация производится по следующему алгоритму:

Для каждой неотконтрастированной связи определяем расстояние до ближайшего выделенного значения.

Умножаем показатель чувствительности этой связи на вычисленное расстояние.

Величины отобранных связей заменяем ближайшим выделенным значением и замораживаем (исключаем из обучения).

Среди незамороженных (обучаемых) связей находим Количество замораживаемых связей и замораживаем, не изменяя их величин.

Связи, включенные в список подлежащих размораживанию на втором шаге алгоритма, размораживаем, не изменяя их величин.

<p>Параметры</p>

Программа Hopfield

В этом подменю, Вы можете установить параметры Метода обучения, Контрастирования и Уровень УДАРА.

Все программы, кроме программыHopfield.

В меню «Параметры» Вы можете задать следующие параметры:

Параметры сети

Число нейронов в сети

Число срабатываний сети

Характеристика нейронов

Параметры метода обучения

Использовать MParTan

Организация обучения

Вычисление направления

Способ оценивания

Уровень УДАРА

Параметры контрастирования

Норма для исключения

Норма для включения

Количество контрастируемых связей

Количество замораживаемых связей

Количество размораживаемых связей

Число циклов накопления критерия

Набор выделенных значений (1/2^n)

Методы предобработки

Чистый образ

Сдвиговый автокоррелятор

Автокоррелятор сдвиг+отражение

Автокоррелятор сдвиг+вращение

Автокоррелятор сдвиг+вращение+отражение

Параметры метода обучения

Программа Hopfield

Этот пункт позволяет Вам выбрать один из двух заложенных в программу алгоритмов построения синаптической карты по обучающему множеству. Если Вы выбрали "Классический Хопфилд", то формирование происходит так, как описано в разделе обучение. Если Вы предпочли "Проекционный Хопфилд", то производится предварительная обработка обучающего множества. Входные данные, задаваемые каждым примером, можно рассматривать как стомерный вектор. Процедура предварительной обработки состоит в ортонормировании системы векторов, задаваемых всеми примерами обучающего множества. Отметим, что при тестировании предобработка отсуствует.

Все программы, кроме программыHopfield.

В этом меню Вы можете задать следующие параметры метода обучения:

Использовать MParTan

Организация обучения

Вычисление направления

Способ оценивания

Уровень УДАРА

Использовать MParTan
Перейти на страницу:

Похожие книги

Прикладные аспекты аварийных выбросов в атмосферу
Прикладные аспекты аварийных выбросов в атмосферу

Книга посвящена проблемам загрязнения окружающей среды при авариях промышленных предприятий и объектов разного профиля и имеет, в основном, обзорный справочный характер.Изучается динамика аварийных турбулентных выбросов при наличии атмосферной диффузии, характер расширения турбулентных струйных потоков, их сопротивление в сносящем ветре, эволюция выбросов в реальной атмосфере при наличии инверсионных задерживающих слоев.Классифицируются и анализируются возможные аварии с выбросами в атмосферу загрязняющих и токсичных веществ в газообразной, жидкой или твердой фазах, приводятся факторы аварийных рисков.Рассмотрены аварии, связанные с выбросами токсикантов в атмосферу, описаны математические модели аварийных выбросов. Показано, что все многообразие антропогенных источников загрязнения атмосферного воздуха при авариях условно может быть разбито на отдельные классы по типу возникших выбросов и характеру движения их вещества. В качестве источников загрязнений рассмотрены пожары, взрывы и токсичные выбросы. Эти источники в зависимости от специфики подачи рабочего тела в окружающее пространство формируют атмосферные выбросы в виде выпадающих на поверхность земли твердых или жидких частиц, струй, терминов и клубов, разлитий, испарительных объемов и тепловых колонок. Рассмотрены экологические опасности выбросов при авариях и в быту.Книга содержит большой иллюстративный материал в виде таблиц, графиков, рисунков и фотографий, который помогает читателю разобраться в обсуждаемых вопросах. Она адресована широкому кругу людей, чей род деятельности связан преимущественно с природоохранной тематикой: инженерам, научным работникам, учащимся и всем тем, кто интересуется экологической и природозащитной тематикой.

Вадим Иванович Романов

Математика / Экология / Прочая справочная литература / Образование и наука / Словари и Энциклопедии