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

3. Если в аргументе Instruct установлен бит PutReliability, то генерируется запрос к задачнику Put с аргументами Handle, Reliability, tbCalcReliability (Передает задачнику вычисленные коэффициенты уверенности в ответе)

11. Если в аргументе Instruct установлен бит Gradient, то создается массив Back того же размера, что и Data. В противном случае переменной Back присваивается значение Null.

12. Если в аргументе Instruct установлен бит Estimate, то

1. Переменной InArray присваивается значение Null и генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, InArray, tbAnswers (Получает от задачника правильные ответы)

2. Переменной RelArray присваивается значение Null и генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, RelArray, tbCalcReliability(Получает от задачника достоверности ответов)

3. Генерируется запрос к оценке Estimate с аргументами Data, Back, InArray, RelArray, Direv, Estim. Вместо Direv передается ноль, если в аргументе Instruct установлен бит Gradient, и 1 в противном случае. (Вычисляет оценку примера и, возможно, производные)

4. Если в аргументе Instruct установлен бит PutEstimations, то генерируется запрос к задачнику Put с аргументами Handle, Estim, tbEstimations (Передает задачнику оценку примера)

5. Освобождает массивы InArray и RelArray.

13. Если в аргументе Instruct установлен бит Gradient, то генерируется запрос к сети Back, с аргументами Null, Back. Освобождает массив Back. (Выполняется обратное функционирование сети)

14. Освобождается массив Data.

15. Если в аргументе Instruct установлен бит Contrast, то генерируется запрос к контрастеру ContrastExample с аргументом истина.

16. Завершает исполнение, возвращая значение истина

Обработка обучающего множества (TaskSetWork)

Описание запроса:

Pascal:

Function TaskSetWork(Instruct, Handle: Integer; Var Tasks: Integer; Var Correct: PRealArray; Var Estim: Real): Logic;

C:

Logic TaskSetWork(Integer Instruct, Integer Handle, Integer* Tasks, PRealArray* Correct, Real* Estim)

Описание аргументов:

Instruct — содержит инструкции о способе исполнения.

Handle — номер сеанса в задачнике.

Tasks — число примеров в обучающем множестве.

Correct — указатель на массив, первый элемент которого равен числу правильных ответов на первую подзадачу и т. д.

Estim — средняя оценка решения всех примеров обучающего множества.

Назначение — производит обработку всех примеров обучающего множества.

Переменные, используемые при исполнении запроса

InArray, AnsArray, RelArray — адреса массивов для обменов с задачником.

Answers — указатель на массив вычисленных ответов.

Reliability — указатель на массив коэффициентов уверенности сети в ответах.

Back — адрес массива для обменов с оценкой.

Work — рабочая переменная типа Real для подсчета суммарной оценки.

Weight — рабочая переменная типа Real для веса примера.

Описание исполнения.

Если в любой момент исполнения запроса возникает ошибка при исполнении запросов к другим компонентам, то исполнение запроса прекращается, освобождаются все созданные в нем массивы, возвращается значение ложь, ошибка компонента исполнитель не генерируется.

Значение бит NextExample и StopOnEnd в аргументе Instruct игнорируются.

1. Если в аргументе Instruct установлен бит Gradient и не установлен бит Estimate, то выполнение запроса прекращается, и генерируется ошибка 001 — Некорректное сочетание флагов в аргументе Instruct.

2. Если в аргументе Instruct установлен бит Interpret, то создаются массивы Answers и Reliability того же размера, что и Correct

3. Выполняется следующий фрагмент программы (Обнуление массива количеств правильных ответов)

1. For I = 1 To TLong(Correct[0]) Do

2. Correct[I] = 0

4. Обнуляем счетчик числа примеров: Tasks = 0

5. Обнуляем суммарную оценку: Work = 0

6. Переменной Back присваивается значение Null.

7. Присваивает переменной Data значение Null и генерирует запрос к сети GetNetData с аргументами Null, OutSignals, Data. (Получает от сети выходные сигналы, для выяснения размерности массива Data. Сами значения сигналов не нужны)

8. Если в аргументе Instruct установлен бит Gradient, то

1. Генерируется запрос к сети NullGradient с аргументом Null.

2. Создается массив Back того же размера, что и Data.

9. Генерируется запрос к задачнику Home с аргументом Handle. (Переход на начало обучающего множества)

10. Переменной InArray присваивается значение Null и генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, InArray, tbPrepared (Создаем массив InArray для получения от задачника предобработанных входных сигналов)

11. Переменной AnsArray присваивается значение Null и генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, AnsArray, tbAnswers (Создаем массив AnsArray для получения от задачника правильных ответов)

12. Если в аргументе Instruct установлен бит Estimate, то создается массив RelArray того же размера, что и AnsArray.

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