Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

NetBiblSubNets UsedElements;

{Библиотека подсетей, использующая библиотеку Elements}

{Сигмоидный нейрон с произвольным сумматором на N входов}

CascadNSigm(aSum : Block; N : Long;Char : Real)

{В состав каскада входит произвольный сумматор на N входов и сигмоидный нейрон с необучаемой характеристикой}

ContentsaSum(N), S_NotTrain(Char)

InSignals NumberOf( InSignals,aSum(N)) {Число входных сигналов определяет сумматор}

OutSignals1 {Один выходной сигнал}

Parameters NumberOf( Parameters,aSum(N)) {Число параметров определяет сумматор}

Connections

{Входные сигналы каскада – входные сигналы сумматора}

InSignals[1.. NumberOf( InSignals,aSum(N))] <=> aSum. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,aSum(N))]

{Выход сумматроа – вход нелинейного преобразователя}

aSum. OutSignals <=>S_NotTrain. InSignals

{Выход преобразователя – выход каскада}

OutSignals<=> S_NotTrain. OutSignals

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

End {Конец описания сигмоидного нейрона с произвольным сумматором}

{Слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}

LayerLay1(aSum : Block; N,M : Long;Char : Real)

ContentsSigm: NSigm(aSum,N,Char)[M] {В состав слоя входит M нейронов}

InSignalsM * NumberOf( InSignals,Sigm)

{Число входных сигналов определяется как взятое M раз число входных сигналов нейронов. Вместо имени нейрона используем псевдоним}

OutSignalsM {Один выходной сигнал на нейрон}

ParametersM * NumberOf( Parameters,Sigm)

{Число параметров определяется как взятое M раз число параметров нейронов}

Connections

{Первые NumberOf( InSignals,NSigm(aSum,N,Char)) сигналов первому нейрону, и т.д.}

InSignals[1..M * NumberOf( InSignals,Sigm)] <=> Sigm[1..M]. InSignals[1.. NumberOf( InSignals,Sigm)]

{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}

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

{Параметры слоя – параметры нейронов}

Parameters[1..M * NumberOf( Parameters,Sigm)] <=> Sigm[1..M]. Parameters[1.. NumberOf( Parameters,Sigm)]

End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}

{Слой точек ветвления}

LayerBLay(N,M : Long)

ContentsBranch(N)[M] {В состав слоя входит M точек ветвления}

InSignalsM {По одному входному сигналу на точку ветвления}

OutSignalsM * N {N выходных сигналов у каждой точки ветвления}

Connections

InSignals[1..M] <=> Branch[1..M]. InSignals {По одному входу на точку ветвления}

{Выходные сигналы в порядке первый с каждой точки ветвления, затем второй и т.д. }

OutSignals[1..N * M]<=> Branch[+:1..M]. OutSignals[1..N]

End {Конец описания слоя Точек ветвления}

{Полный слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}

CascadFullLay(aSum : Block; N,M : Long;Char : Real)

ContentsBr: BLay1(M,N) ,Ne: Lay1(aSum,N,M ,Char) {Слой точек ветвления и слой нейронов}

InSignalsN {Число входных сигналов – число точек ветвления}

OutSignalsM {Один выходной сигнал на нейрон}

Parameters NumberOf( Parameters,Ne)

{Число параметров определяется как взятое M раз число параметров нейронов}

Connections

{Входные сигналы – слою точек ветвления}

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

{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}

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

{Параметры слоя – параметры нейронов}

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

{Выход слоя точек ветвления – вход слоя нейронов}

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