Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Опишем формат отображения синаптической карты на экран. В первом столбце идут номера входных сигналов (в случае отсутствия предобработкиэто единица для позиции, где есть точка и –1 — для остальных). Точки изображения нумеруются, как показано в следующей таблице:

Кроме того, к вектору входных сигналов любого примера каждой задачи добавляется сигнал с номером 0 и значением 1). Во второй колонке находятся значения синаптических весов, на которые будут подаваться соответствующие входные сигналы. В третьей колонке стоят номера нейронов, сигналы с которых будут подаваться на синапсы, веса которых указаны в четвертой колонке.

В программе Pade , во второй колонке находятся значения синаптических весов сумматора числителя функционального элемента, на которые будут подаваться соответствующие первой колонке входные сигналы. В третьей колонке находятся значения синаптических весов сумматора знаменателя функционального элемента, на которые будут подаваться соответствующие первой колонке входные сигналы. В четвертой колонке стоят номера нейронов, сигналы с которых будут подаваться на синапсы, веса которых указаны в пятой (сумматор числителя) и шестой (сумматор знаменателя) колонках.

Выполнение этой функции приводит к замене текущей синаптической картына случайную, с указанными Вами параметрами. Если Вы указали уровень синапсов равным L, то каждый синапс будет получен с помощью случайной величины, равномерно распределенной внутри интервала [-L,L] ( для программыPade — в интервале [0,L]).

Выполнение этой функции приводит к изменению всех весов синаптической картына случайную величину, равномерно распределенную в диапазоне [-L,L], где L — задается в меню Параметры,в пункте Уровень УДАРА.Для каждого синаптического веса генерируется своя случайная поправка.

Программа Hopfield.

Эта процедура удаляет из сети «лишние» связи. Вы можете задать понятие лишних связей, задав параметры контрастированияв меню Параметры.

Все программы, кроме программы Hopfield.

Эта процедура удаляет из сети«лишние» связи, замораживает медленно обучающиесяи размораживает ранее замороженные или отконтрастированные. Вы можете задать понятие лишних, медленных и подлежащих размораживанию связей задав значения параметров контрастированияв меню Параметры.Ниже приведена схема процедуры контрастирования:

Накопление показателей чувствительности

↓

Выделение размораживаемых связей

↓

Контрастирование связей

↓

Замораживание связей

↓

Размораживание выделенных связей

Накопление показателей чувствительности для размораживания (Норма для включения)и для замораживания и контрастирования (Норма для исключения)ведется раздельно в ходе указанного Вами числа (Число циклов накопления критерия)тактов обучения сетипо методу Усредненного антиградиентного спуска.

После накопления показателей чувствительности определяются связи подлежащие размораживанию — Количество размораживаемых связейс самым большим показателем чувствительности. Отметим, что связи только отмечаются, но не размораживаются.

Среди обучаемых связей выделяем Количество контрастируемых связейс самыми маленькими модернизированными показателями чувствительности. Модернизация производится по следующему алгоритму:

Для каждой неотконтрастированной связи определяем расстояние до ближайшего выделенного значения.

Умножаем показатель чувствительности этой связи на вычисленное расстояние.

Величины отобранных связей заменяем ближайшим выделенным значением и замораживаем (исключаем из обучения).

Среди незамороженных (обучаемых) связей находим Количество замораживаемых связейи замораживаем, не изменяя их величин.