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

Процедура (3), (4) сходится за конечное число шагов, причем ни на одном шаге не происходит возрастания суммарной меры близости.

На первом из рассмотренных выше примеров, с равномерно распределенными по окружности объектами, при любом начальном положении ядер (за исключением совпадающих ядер) метод динамических ядер остановится на втором шаге, поскольку при второй классификации (3) состав классов останется неизменным.

На втором из примеров, рассмотренных выше (см. рис. 4, 6) примеров при том же начальном положении ядер, метод динамических ядер остановится после первого шага, не изменив положения ядер. Однако такое положение ядер не соответствует обычному представлению о «хорошей» классификации. Причина — неудачное начальное положение ядер (созданное специально).

Выбор начального приближения

Как и во многих других итерационных методах, в задаче обучения сети Кохонена и в методе динамических ядер важным является вопрос о хорошем выборе начального приближения (первоначальных значений ядер). Существует множество методов выбора начального приближения.

Наиболее простым способом решения этой задачи в случае, когда ядра являются точками того же пространства, что и объекты, является выбор в качестве начального приближения значений ядер значений объектов. Например первое ядро кладем равным первому объекту, второе — второму и т. д. К сожалению этот метод не работает когда пространство ядер и пространство объектов не совпадают. Далее будут приведены примеры классификаций, в которых пространства ядер и объектов различны.

Самым универсальным способом задания начального положения ядер является задание начального разбиения объектов на классы. При этом в начальном разбиении могут участвовать не все объекты. Далее решая задачу (4) получаем начальные значения ядер. Далее можно использовать метод динамических ядер.

Примеры видов классификации

В данном разделе описаны некоторые виды классификации и соответствующие им меры близости. Приведены формулы решения задачи (4) при использовании метода динамических ядер. Для других видов классификации решение задачи (4) строится аналогично.

Сферическая модель

Один вид классификации — сеть Кохонена на сфере был описан ранее. Получим формулы для решения задачи (4) при мере близости «минус скалярное произведение» (минус перед скалярным произведением нужен для того, чтобы решать задачу минимизации (1) и (4), поскольку, чем ближе векторы, тем больше скалярное произведение).

Обозначим через x ij объекты, принадлежащие i -му классу. Учитывая дополнительное условие на значение ядра — его единичную длину — и применяя метод множителей Лагранжа для решения задач поиска условного экстремума, получим следующую задачу:

(5)

Дифференцируя (5) по каждой из координат ядра и по множителю Лагранжа λ, и приравнивая результат дифференцирования к нулю, получим следующую систему уравнений:

(6)

Выразив из первых уравнений a i l и подставив результат в последнее выражение найдем λ , а затем найдем координаты ядра:

(7)

Рис. 8. Решение задачи методом динамических ядер

Подводя итог, можно сказать, что новое положение ядра есть среднее арифметическое объектов данного класса, нормированное на единичную длину.

На рис. 8. Приведено решение второго примера методом обучения сети Кохонена с уменьшением скорости с 0,5, а на рис. 9 — решение той же задачи методом динамических ядер. В качестве первоначального значения ядер выбраны два первых объекта.

Рис. 9. Решение задачи с помощью обучения сети Кохонена со снижением скорости обучения с 0,5. График суммарного изменения разностей координат ядер.

Пространственная модель

Эта модель описывает наиболее естественную классификацию. Нейрон пространственной сети Кохонена приведен в главе «Описание нейронных сетей».Ядра являются точками в пространстве объектов. Мера близости — квадрат обычного евклидова расстояния. Обучение сети Кохонена ведется непосредственно по формуле (2). Задача (4) имеет вид:

(8)

Дифференцируя (8) по каждой координате ядра и приравнивая результат к нулю получаем следующую систему уравнений:

Преобразуя полученное выражение получаем

, (9)

где | K i | — мощность i- го класса (число объектов в классе). Таким образом, оптимальное ядро класса — среднее арифметическое всех объектов класса.

Модель линейных зависимостей

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