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

Значения входных сигналов, как и для задачника, вводятся в окне VALUE. После того, как всем входным сигналам присвоены нужные значения, следует нажать клавишу «пробел». Тогда программа определит класс данного объекта и представит информацию об этом в виде, описанном выше. Заметим, что если крестик попадает в левую нижнюю часть квадрата, то он изображается красным цветом, если в правую верхнюю — синим.

Ознакомившись с результатами тестирования, можно вновь перейти к вводу значений входных сигналов, нажав любую клавишу. Всю описанную здесь процедуру пользователь может повторять столько раз, сколько потребуется.

Дополнительные возможности нейросети

Как было сказано выше, после классификации объекта на экране наряду с другой информацией высвечиваются два окна — "to red" и "to blue". Каждому входному сигналу ставится в соответствие по числу в каждом из этих окон. Эти числа могут принимать значения в интервале [-1,1]. Таким образом, в этих двух окнах выводятся на экран два вектора. Каждый из них имеет такую же длину, как и вектор входных сигналов. Эти векторы называются улучшателями и представляют собой антиградиенты по входным сигналам. Изменение входных сигналов по указанному таким вектором направлению приводит к улучшению соответствующей оценки. Если изменить значения входных сигналов в направлении, указанном в окне "to red", то улучшится оценка, высвечиваемая красным цветом. Если же изменить значения входных сигналов согласно окну "to blue", то улучшится «синяя» оценка.

Таким образом, один из улучшателей показывает, как можно улучшить оценку объекта, оставив его в том же классе, в который он попал после тестирования. Другой улучшатель показывает, какими воздействиями можно попытаться перевести объект в другой класс.

Кроме этого, для каждого объекта при помощи улучшателей можно сортировать входные сигналы по степени их важности. Для этого после тестирования объекта нужно сравнить абсолютные значения компонент улучшателя. Чем больше такое значение, тем важнее соответствующий ему входной сигнал. При этом улучшатель из окна "to red" позволяет получить сортировку входных сигналов по степени их важности для улучшения «красной» оценки, а из окна "to blue" — "синей".

Знак компоненты улучшателя показывает, в какую сторону следует изменить значение соответствующего входного сигнала. Знак "+" означает увеличить, «-» — уменьшить.

Возможность получить такую сортировку входных сигналов является важным свойством пакета CLAB и может иметь большое значение для ряда практических задач. Покажем это на примере задачи выборов президента США.

В результате решения этой задачи можно оценить шансы на победу в выборах каждого кандидата. Кроме этого, можно определить, какие действия следует предпринять в первую очередь каждой партии, чтобы по возможности обеспечить победу своего кандидата.

Допустим, что программа предсказывает победу кандидата от правящей партии, но оценка при этом является недостаточно хорошей. Возникает вопрос: какие действия следует предпринять правящей партии во время предвыборной кампании, чтобы упрочить положение своего кандидата?

Очевидно, следует ознакомиться с сортировкой вопросов, которая получена при помощи улучшателя соответствующего цвета (т. к. в демонстрационном примере правящей партии сопоставлен красный цвет, то это улучшатель из окна "to red").

Заметим, что в данной задаче лишь часть вопросов допускает, что в результате некоторых действий можно изменить ответы на них. Другие вопросы, которые допускают лишь предопределенные ответы (например, вопрос о том, получила ли правящая партия более 50 % голосов избирателей на прошлых выборах), рассматривать не будем.

Пусть самым важным из рассматриваемых является вопрос о том, была ли серьезная конкуренция на предварительных выборах кандидата от правящей партии. При этом наличие такой конкуренции является плохим фактором для правящей партии. Отсюда следует, что правящая партия должна так строить свою предвыборную политику, чтобы у ее кандидата не было конкурентов внутри партии.

Изменив в нужную сторону значение соответствующего входного сигнала, можно сразу протестировать новый вектор входных сигналов и посмотреть, как изменится оценка.

В данной ситуации возникает и другой вопрос: что предпринять оппозиционной партии, чтобы сделать возможной победу своего кандидата? Ответ на этот вопрос можно получить, ознакомившись с сортировкой вопросов, полученной при помощи другого улучшателя (в данном случае из окна "to blue"). Допустим, что наиболее важным является вопрос о том, была ли активной деятельность третьей партии в год выборов. В этом случае оппозиционной партии имеет смысл финансировать третью партию для повышения ее активности.

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