Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

ParamDefDefaultType -1 1

Connections

InSignals[1..N]<=> In. InSignals[1..N] {Входные сигналы – входному слою}

{Выходные сигналы нейронов - с выходного слоя сети}

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

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

{Передача сигналов от слоя к слою}

In. OutSignals[1..M] <=> Net. InSignals[1..M] {От входного к циклу}

Net. OutSignals[1..M] <=> Net. InSignals[1..M] {От первого скрытого слоя}

End

{Нейрон сети Хопфилда из N нейронов}

CascadHopf(N : Long)

ContentsSum(N),Sign_Easy {Сумматор и пороговый элемент}

InSignalsN {Число входных сигналов – N}

OutSignals1 {Число выходных сигналов – 1}

Parameters NumberOf( Parameters,Sum(N)) {Число параметров – N}

Connections

InSignals[1..N] <=> Sum. InSignals[1..N] {Входы нейрона – входы сумматора}

{Выходной сигнал нейрона – выходной сигнал порогового элемета}

OutSignals<=> Sign_Easy. OutSignals

{Параметры нейрона – парамеры сумматора}

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

{Выход сумматора на вход порогового элемента}

Sum. OutSignals<=> Sign_Easy. InSignals

End

{Слой нейронов Хопфилда}

LayerHLay(N : Long)

ContentsHop: Hopf(N)[N] {В состав слоя входит N нейронов}

InSignalsN * N {N нейронов по N входных сигналов}

OutSignalsN {Один выходной сигнал на нейрон}

ParametersN * NumberOf( Parameters,Hop)

Connections

{ NumberOf( InSignals,Hop) сигналов первому нейрону, и т.д.}

InSignals[1..Sqr(N)] <=> Hop[1..N]. InSignals[1..N]

{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}

OutSignals[1..N]<=> Hop[1..N]. OutSignals

{Параметы слоя – параметры нейронов}

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

End

{Сеть Хопфилда из N нейронов}

UntilHopfield(N : Long) InSignals= OutSignals

ContentsBLay(N,N) ,HLay(N) {Слой точек ветвления и слой нейронов}

InSignalsN {Число входных сигналов – N}

OutSignalsN {Число выходных сигналов – N}

ParametersN * NumberOf( Parameters,HLay(N)) {Число параметров – N*N}

Connections

{Входные сигналы – точкам ветвления}

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

{Выходные сигналы нейронов – выходные сигналы сети}

OutSignals[1..N]<=> HLay. OutSignals[1..N]

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

{Выход точек ветвления на вход нейронов}

BLay. OutSignals[1..Sqr(N)] <=> HLay. InSignals[1..Sqr(N)]

{Замыкаем конец на начало}

HLay. OutSignals[1..N] <=> BLay. InSignals[1..N]

End

End NetLib

NetWorkHop UsedSubNets; {Сеть Хопфилда на пять нейронов}

MainNetHopfield(5)

Parameters0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0;

ParamMask-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1;

End NetWork

Предложенный в предыдущих разделах язык описания многословен. В большинстве случаев за счет хорошей структуризации сети можно опустить все разделы описания блока кроме раздела состава. В данном разделе описывается генерация по умолчанию разделов описания сигналов и параметров, и описания связей. Использование механизмов умолчания позволяет сильно сократить текст описания сети.

Для всех видов блоков число параметров определяется как сумма чисел параметров всех подсетей, перечисленных в разделе описания состава. Это может приводить к лишним записям, но не повлияет на работу сети. Примером лишней записи может служить генерируемая запись: