Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
Шрифт:
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
Выполнение этой функции приводит к замене текущей синаптической карты на 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 карты на 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 контрастирования в меню Параметры.
Все программы, кроме программы Hopfield.
Эта процедура удаляет из сети «лишние» связи, замораживает медленно обучающиеся и размораживает ранее замороженные или отконтрастированные. Вы можете задать понятие лишних, медленных и подлежащих размораживанию связей задав значения параметров контрастирования в 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
После накопления показателей чувствительности определяются связи подлежащие размораживанию — Количество размораживаемых связей с самым большим показателем чувствительности. Отметим, что связи только отмечаются, но не размораживаются.
Среди обучаемых связей выделяем Количество контрастируемых связей с 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 связей и замораживаем, не изменяя их величин.
Связи, включенные в список подлежащих размораживанию на втором шаге алгоритма, размораживаем, не изменяя их величин.
Параметры
Программа Hopfield
В этом подменю, Вы можете установить параметры Метода обучения, Контрастирования и Уровень УДАРА.
Все программы, кроме программыHopfield.
В меню «Параметры» Вы можете задать следующие параметры:
Параметры сети
Параметры метода обучения
Параметры контрастирования
Количество контрастируемых связей
Количество замораживаемых связей
Количество размораживаемых связей
Число циклов накопления критерия
Набор выделенных значений (1/2^n)
Методы предобработки
Автокоррелятор сдвиг+отражение
Автокоррелятор сдвиг+вращение+отражение
Программа Hopfield