Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Здесь есть возможность читать онлайн «Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию без сокращений). В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Красноярск, Год выпуска: 2002, Издательство: КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, Жанр: Математика, Технические науки, Программирование, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.
Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены
по данному курсу,
. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе (
и
), и
, включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера.
Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

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)

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Обсуждение, отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x