Банк Рефератов - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

Рефераты. Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

Back.Parameters)

В методе Forw в левой части оператора присваивания могут фигурировать имена любых переменных и элементов предопределенного массива выходных сигналов (OutSignals). В выражении, стоящем в правой части оператора присваивания могут участвовать любые переменные, аргументы элемента и элементы предопределенных массивов входных сигналов (InSignals) и параметров (Parameters).

В методе Back в левой части оператора присваивания могут фигурировать имена любых переменных, элементов предопределенных массивов входных сигналов обратного функционирования (Back.InSignals) и параметров (Back.Parameters). В выражении, стоящем в правой части оператора присваивания, могут участвовать любые переменные, аргументы элемента и элементы предопределенных массивов входных (InSignals) и выходных (OutSignals) сигналов и параметров (Parameters).Отметим важную особенность вычисления поправок к параметрам. Поскольку один и тот же параметр может использоваться несколькими элементами, при вычислении поправки к параметру вычисленное значение нужно не присваивать соответствующему элементу массива Back.Parameters, а добавлять. При этом в теле метода элементы массива Back.Parameters не могут фигурировать в правой части оператора присваивания. Эта особенность вычисления поправок к параметрам обрабатывается компонентом сеть.

Описание элемента завершается ключевым словом End за которым следует имя элемента.

Пример описания элементов

NetBibl Elements; {Библиотека элементов}

Element Synaps {Обычный синапс}

InSignals 1 {Один входной сигнал}

OutSignals 1 {Один выходной сигнал}

Parameters 1 {Один параметр – вес связи}

Forw {Начало описания прямого функционирования}

Begin

{Выходной сигнал – произведение входного сигнала на параметр}

OutSignals[1] = InSignals[1] * Parameters[1]

End {Конец описания прямого функционирования}

Back {Начало описания обратного функционирования }

Begin

{Поправка к входному сигналу – произведение поправки к выходному сигналу на параметр}

Back.InSignals[1] = Back.OutSignals[1] * Parameters[1];

{Поправка к параметру – сумма ранее вычисленной поправки к параметру на произведение поправки к обратному сигналу на входной сигнал}

Back.Parameters[1] = Back.Parameters[1] + Back.OutSignals[1] *

InSignals[1]

End {Конец описания обратного функционирования}

End Synaps {Конец описания синапса}

Element Branch(N : Long) {Точка ветвления на N выходных сигналов}

InSignals 1 {Один входной сигнал}

OutSignals N {N выходных сигналов}

Forw {Начало описания прямого функционирования}

Var Long I; {I – длинное целое – индекс}

Begin

For I=1 To N Do {На каждый из N выходных сигналов передаем }

OutSignals[I] = InSignals[1] {входной сигнал}

End {Конец описания прямого функционирования}

Back {Начало описания обратного функционирования }

Var {Описание локальных переменных}

Long I; {I – длинное целое – индекс}

Real R; {R – действительное – для накопления суммы}

Begin

R = 0;

For I=1 To N Do {Поправка ко входному сигналу равна сумме }

R = R + Back.OutSignals[I]; {поправок выходных сигналов}

Back. InSignals[1] = R

End {Конец описания обратного функционирования}

End Branch {Конец описания точки ветвления}

Element Sum(N Long) {Простой сумматор на N входов}

InSignals N {N входных сигналов}

OutSignals 1 {Один выходной сигнал}

Forw {Начало описания прямого функционирования}

Var {Описание локальных переменных}

Long I; {I – длинное целое – индекс}

Real R; {R – действительное – для накопления суммы}

Begin

R = 0;

For I=1 To N Do {Выходной сигнал равен сумме входных}

R = R + InSignals[I];

OutSignals[1] = R

End {Конец описания прямого функционирования}

Back {Начало описания обратного функционирования}

Var Long I; {I – длинное целое – индекс}

Begin

For I=1 To N Do {Поправка к каждому входному сигналу равна }

Back.InSignals[I] = Back.OutSignals[1] { поправке выходного сигнала}

End {Конец описания обратного функционирования}

End Sum {Конец описания простого сумматора}

Element Mul {Умножитель}

InSignals 2 {Два входных сигнала}

OutSignals 1 {Один выходной сигнал}

Forw {Начало описания прямого функционирования }

Begin

{Выходной сигнал равен произведению входных сигналов}

OutSignals[1] = InSignals[1] * InSignals[2]

End {Конец описания прямого функционирования}

Back {Начало описания обратного функционирования }

Begin

{Поправка к каждому входному сигналу равна произведению поправки выходного сигнала на другой входной сигнал}

Back.InSignals[1] = Back.OutSignals[1] * InSignals[2];

Back.InSignals[2] = Back.OutSignals[1] * InSignals[1]

End {Конец описания обратного функционирования}

End Mul {Конец описания умножителя}

Element S_Train {Обучаемый гиперболический сигмоидный элемент}

InSignals 1 {Один входной сигнал}

OutSignals 1 {Один выходной сигнал}

Parameters 1 {Один параметр – характеристика}

Forw {Начало описания прямого функционирования}

Begin

{Выходной сигнал равен отношению входного сигнала к сумме параметра и абсолютной величины входного сигнала}

OutSignals[1] = InSignals[1] / (Parameters[1] + Abs(InSignals[1])

End {Конец описания прямого функционирования}

Back {Начало описания обратного функционирования}

Var Real R; {R – действительное}

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