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

На входы сигналов выдаются сигналы обратного функционирования, равные , а на входах параметров вычисляются поправки, равные

Пороговый преобразователь

Пороговый преобразователь, реализующий функцию определения знака (рис. 12а), не является элементом с непрерывной функцией, и, следовательно, его обратное функционирование не может быть определено из требования вычисления градиента. Однако, при обучении сетей с пороговыми преобразователями полезно иметь возможность вычислять поправки к параметрам. Так как для порогового элемента нельзя определить однозначное поведение при обратном функционировании, предлагается доопределить его, исходя из соображений полезности при конструировании обучаемых сетей. Основным методом обучения сетей с пороговыми элементами является правило Хебба (подробно рассмотрено во второй части главы). Оно состоит из двух процедур, состоящих в изменении «весов связей между одновременно активными нейронами». Для этого правила пороговый элемент при обратном функционировании должен выдавать сигнал обратного функционирования, совпадающий с выданным им сигналом прямого функционирования (рис. 12б). Такой пороговый элемент будем называть зеркальным. При обучении сетей Хопфилда[312], подробно рассмотренном во второй части главы, необходимо использовать «прозрачные» пороговые элементы, которые при обратном функционировании пропускают сигнал без изменения (рис. 12в).

Правила остановки работы сети

При использовании сетей прямого распространения (сетей без циклов) вопроса об остановке сети не возникает. Действительно, сигналы поступают на элементы первого (входного) слоя и, проходя по связям, доходят до элементов последнего слоя. После снятия сигналов с последнего слоя все элементы сети оказываются «обесточенными», то есть ни по одной связи сети не проходит ни одного ненулевого сигнала. Сложнее обстоит дело при использовании сетей с циклами. В случае общего положения, после подачи сигналов на входные элементы сети по связям между элементами, входящими в цикл, ненулевые сигналы будут циркулировать сколь угодно долго.

Существует два основных правила остановки работы сети с циклами. Первое правило состоит в остановке работы сети после указанного числа срабатываний каждого элемента. Циклы с таким правилом остановки будем называть ограниченными.

Второе правило остановки работы сети — сеть прекращает работу после установления равновесного распределения сигналов в цикле. Такие сети будем называть равновесными. Примером равновесной сети может служить сеть Хопфилда [312] (см. разд. «Сети Хопфилда»).

Архитектуры сетей

Как уже отмечалось ранее, при конструировании сетей из элементов можно построить сеть любой архитектуры. Однако и при произвольном конструировании можно выделить наиболее общие признаки, существенно отличающие одну сеть от другой. Очевидно, что замена простого сумматора на адаптивный или даже на квадратичный не приведут к существенному изменению структуры сети, хотя число обучаемых параметров увеличится. Однако, введение в сеть цикла сильно изменяет как структуру сети, так и ее поведение. Таким образом можно все сети разбить на два сильно отличающихся класса: ациклическиесети и сети с циклами.Среди сетей с циклами существует еще одно разделение, сильно влияющее на способ функционирования сети: равновесные сети с цикламии сети с ограниченными циклами.

Большинство используемых сетей не позволяют определить, как повлияет изменение какого-либо внутреннего параметра сети на выходной сигнал. На рис. 13 приведен пример сети, в которой увеличение параметра α приводит к неоднозначному влиянию на сигнал x 2: при отрицательных x 1произойдет уменьшение x 2, а при положительных x 1— увеличение. Таким образом, выходной сигнал такой сети немонотонно зависит от параметра α. Для получения монотонной зависимости выходных сигналов сети от параметров внутренних слоев (то есть всех слоев кроме входного) необходимо использовать специальную монотонную архитектуру нейронной сети. Принципиальная схема сетей монотонной архитектуры приведена на рис. 14.

Основная идея построения монотонных сетей состоит в разделении каждого слоя сети на два — возбуждающий и тормозящий. При этом все связи в сети устроены так, что элементы возбуждающей части слоя возбуждают элементы возбуждающей части следующего слоя и тормозят тормозящие элементы следующего слоя. Аналогично, тормозящие элементы возбуждают тормозящие элементы и тормозят возбуждающие элементы следующего слоя. Названия «тормозящий» и «возбуждающий» относятся к влиянию элементов обеих частей на выходные элементы.

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