4.2.1. Сети Хопфилда. 103
4.2.2. Сеть Кохонена. 105
4.2.3. Персептрон Розенблатта. 108
4.3. Язык описания нейронных сетей.. 110
4.3.1. Структура компонента. 110
4.3.2. Сигналы и параметры.. 111
4.3.3. Обучаемые и не обучаемые параметры и сигналы.. 111
4.3.4. Дополнительные переменные. 112
4.3.5. Приведение и преобразование типов. 112
4.3.6. Операции. 118
4.3.7. Язык описания нейронных сетей. 120
4.3.7.1. Ключевые слова языка. 121
4.3.7.2. Передача аргументов функциям.. 124
4.3.7.3. Имена структурных единиц. 124
4.3.7.4. Способ описания синтаксических конструкций. 124
4.3.7.5. Описание общих синтаксических конструкций. 127
4.3.7.6. Комментарии. 133
4.3.7.7. Область действия переменных. 133
4.3.7.8. Основные операторы.. 134
4.3.7.9. Описание распределения сигналов. 135
4.3.7.10. Функции управления памятью.. 136
4.3.7.11. БНФ языка описания сетей. 138
4.3.7.12. Описание языка описания сетей. 141
Описание и область действия переменных. 141
Методы Forw и Back для блоков. 141
Описание элементов. 141
Пример описания элементов. 143
Описание блоков. 155
Пример описания блоков. 157
4.3.7.13. Сокращение описания сети. 164
Раздел описания сигналов и параметров. 164
Раздел описания связей. 165
Частично сокращенное описание. 168
Пример сокращенного описания блоков. 168
4.4. Запросы к компоненту сеть. 170
4.4.1. Запросы к компоненту сеть. 171
4.4.2. Запросы на функционирование. 172
4.4.2.1. Выполнить прямое Функционирование (Forw) 172
4.4.2.2. Выполнить обратное Функционирование (Back) 172
4.4.3. Запросы на изменение параметров. 173
4.4.3.1. Провести обучение (Modify) 173
4.4.3.2. Изменить маску обучаемости (ModifyMask) 174
4.4.3.3. Обнулить градиент (NullGradient) 175
4.4.3.4. Случайное направление спуска (RandomDirection) 175
4.4.4. Запросы, работающие со структурой сети. 176
4.4.4.1. Вернуть параметры сети (nwGetData) 176
4.4.4.2. Установить параметры сети (nwSetData) 177
4.4.4.3. Нормализовать сеть (NormalizeNet) 178
4.4.5. Остальные запросы.. 178
4.4.6. Ошибки компонента сеть. 179
5. Оценка и интерпретатор ответа.. 180
5.1. Интерпретатор ответа.. 180
5.2. Уровень уверенности.. 182
5.3. Построение оценки по интерпретатору.. 183
5.4. Оценка обучающего множества. Вес примера.. 188
5.5. Глобальные и локальные оценки.. 190
5.6. Составные интерпретатор ответа и оценка.. 195
5.7. Запросы к компоненту интерпретатор ответа.. 195
5.7.1. Запрос на интерпретацию.. 196
5.7.1.1. Интерпретировать массив сигналов (Interpretate) 196
5.7.2. Остальные запросы.. 197
5.7.3. Ошибки компонента интерпретатор ответа. 198
5.8. Запосы к компоненту оценка.. 198
5.8.1. Запрос на оценивание. 199
5.8.1.1. Оценить массив сигналов (Estimate) 199
5.8.2. Остальные запросы.. 200
5.8.2.1. Установить параметры (SetEstIntParameters) 200
5.8.3. Ошибки компонента оценка. 201
6. Исполнитель.. 202
6.1. Описание компонента исполнитель. 202
6.2. Запросы к компоненту исполнитель. 203
6.2.1. Позадачная обработка (TaskWork) 204
6.2.2. Обработка обучающего множества (TaskSetWork) 206
6.2.3. Ошибки компонента исполнитель. 209
7. Учитель.. 210
7.1. Что можно обучать методом двойственности.. 210
7.2. Задача обучения сети.. 212
7.3. Описание алгоритмов обучения.. 213
7.3.1. Краткий обзор макрокоманд учителя. 213
7.3.2. Неградиентные методы обучения. 215
7.3.2.1. Метод случайной стрельбы.. 216
7.3.2.2. Метод покоординатного спуска. 217
7.3.2.3. Подбор оптимального шага. 217
7.3.2.4. Метод случайного поиска. 218
7.3.2.5. Метод Нелдера-Мида. 219
7.3.3. Градиентные методы обучения. 220
7.3.3.1. Метод наискорейшего спуска. 220
7.3.3.2. kParTan. 222
7.3.3.3. Квазиньютоновские методы.. 222
7.4. Запросы к компоненту учитель. 222
7.4.1. Обучение сети. 222
7.4.1.1. Обучить сеть (InstructNet) 223
7.4.1.2. Провести N шагов обучения (NInstructSteps) 223
7.4.1.3. Прервать обучение (CloseInstruction) 224
7.4.2. Чтение/запись учителя. 224
7.4.2.1. Прочитать учителя (inAdd) 224
7.4.2.2. Удаление учителя (inDelete) 225
7.4.2.3. Запись компонента (inWrite) 225
7.4.3. Инициация редактора учителя. 226
7.4.3.1. Редактировать компонент (inEdit) 226
7.4.4. Работа с параметрами учителя. 227
7.4.4.1. Получить параметры (inGetData) 227
7.4.4.2. Получить имена параметров (inGetName) 227
7.4.4.3. Установить параметры (inSetData) 228
7.4.5. Обработка ошибок. 228
8. Контрастер. 229
8.1. Задачи для контрастера.. 229
8.1.1. Упрощение архитектуры нейронной сети. 229
8.1.2. Уменьшение числа входных сигналов. 231
8.1.3. Сведение параметров нейронной сети к выделенным значениям.. 231
8.1.4. Снижение требований к точности входных сигналов. 232
8.1.5. Получение явных знаний из данных. 232
8.1.5.1. Построение логически прозрачных сетей. 233
8.1.5.2. Получение явных знаний. 234
8.2. Множества повышенной надежности.. 237
8.2.1. Формальная постановка задачи. 237
8.2.2. Классификация дублей. 238
8.2.3. Прямой дубль первого рода. 238
8.2.4. Косвенный дубль первого рода. 239
8.2.5. Прямой дубль второго рода. 240
8.2.6. Косвенный дубль второго рода. 241
8.2.7. Косвенный супердубль. 241
8.3. Процедура контрастирования.. 242
8.3.1. Контрастирование на основе показателей значимости. 242
8.3.2. Контрастирование без ухудшения. 243
8.3.3. Гибридная процедура контрастирования. 244
8.3.4. Контрастирование при обучении. 245
8.4. Определение показателей значимости.. 245
8.4.1. Определение показателей значимости через градиент.. 245
8.4.2. Усреднение по обучающему множеству. 246
8.4.3. Накопление показателей значимости. 247
8.5. Запросы к компоненту контрастер. 248
8.5.1. Контрастирование сети. 248
8.5.1.1. Контрастировать сеть(ContrastNet) 248
8.5.1.2. Прервать контрастирование (CloseContrast) 248
8.5.1.3. Контрастировать пример (ContrastExample) 249
8.5.2. Чтение/запись контрастера. 250
8.5.2.1. Прочитать контрастера (cnAdd) 250
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76
