Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
Шрифт:
a[l,k] = Сумма по i от 1 до 10 (Сумма по j от 1 до 10 < x[i,j]*x[i+l,j+k] >)
Другими словами, a[l,k] — число точек совпадающих при наложении изображения X на это же, но сдвинутое на вектор (l,k) изображение. Легко заметить, что ненулевыми могут быть только элементы автокоррелятора A с индексами –9<=l,k<=9. Однако a[l,k]=a[-l, –k] Таким образом можно рассматривать только часть коррелятора с индексами –9<=i<=9 и 0<=j<=9. Если Вы задаете размер автокоррелятора m*n, то входными сигналами для сети будут служить элементы a[i,j] при — (n-1)<=i<=(n-1), 0<=j<=m-1.
Все программы, кроме программы Hopfield.
Этот метод предобработки в качестве исходных данных использует сдвиговый автокоррелятор. Идея вычисления автокоррелятора сдиг+отражение (S) очень проста: Сложим значения, соответствующие симметричным точкам, и будем считать их новыми значениями. s[k,l]=a[k,l]+a[k, –l]. Очевидно, что автокоррелятор S инвариантен относительно сдвига и отражения. Кроме того, можно ограничиться только элементами с неотрицательными индексами. Если Вы задали размеры автокоррелятора m*n, то входными сигналами сети будут s[l,k] при 0<=l<=n-1, 0<=k<=m.
Все программы, кроме программы Hopfield.
Этот метод предобработки в качестве исходных данных использует сдвиговый автокоррелятор. Идея вычисления автокоррелятора очень проста: поворачиваем автокоррелятор A на 90 градусов относительно элемента a[0,0] и получаем элемент автокоррелятора R умножением соответствующих элементов — r[p,q]=a[p,q]*a[q, –p]. Очевидно, что автокоррелятор R инвариантен относительно сдвига и поворота на 90 градусов. Кроме того, можно ограничиться только элементами с неотрицательными индексами. Если вы задали размеры автокоррелятора m*n, то входными сигналами сети будут s[l,k] при 0<=l<=n-1, 0<=k<=m.
Все программы, кроме программы Hopfield.
Этот метод предобработки в качестве исходных данных использует автокоррелятор сдвиг+вращение. Идея вычисления автокоррелятора сдвиг+вращение+отражение (C) очень проста: Сложим значения, соответствующие симметричным точкам, и будем считать их новыми значениями. c[k,l]=r[k,l]+r[k, –l]. Очевидно, что автокоррелятор C инвариантен относительно сдвига, вращения и отражения. Кроме того, можно ограничиться только элементами с неотрицательными индексами. Если вы задали размеры автокоррелятора m*n, то входными сигналами сети будут с[l,k] при 0<=l<=n-1, 0<=k<=m.
Все программы, кроме программы Hopfield.
Этот пункт меню позволяет Вам изменять структуру нейронной сети. Вы можете изменить такие важнейшие параметры сети, как
Все программы, кроме программы Hopfield.
Этот пункт меню позволяет Вам изменять число нейронов в сети от 5 до 10. Подробно структура сети и нейрона описана в разделах Нейронная сеть и Нейрон.
Все
Наиболее широкую известность получили нейронные сети слоистой архитектуры. В таких сетях за время решения примера сигнал только один раз попадает на нейроны каждого слоя. Имитируемая данной программой сеть является полносвязной сетью — каждый нейрон передает сигнал всем другим (в том числе и себе). Однако любую полносвязную сеть можно представить в виде слоистой сети с идентичными слоями. В рамках такого представления число срабатываний сети равно числу слоев нейронной сети, следующих за входным слоем. Число срабатываний сети может изменяться от 1 до 5.
Программа Sigmoid
В разделе Нейрон описана структура работы нейрона. В функциональном преобразователе нейрона, работающем по формуле F = R / (C+|R|), присутствует величина С, называемая характеристикой нейрона. Этот пункт меню позволяет Вам изменять эту величину от 0.001 до 5.
ПрограммаSinus не имеет параметра Характеристика нейрона
ПрограммаPade
В разделе Нейрон описана структура работы нейрона. В функциональном преобразователе нейрона, работающем по формуле F = N / (C+D) присутствует величина С, называемая характеристикой нейрона. Этот пункт меню позволяет Вам изменять эту величину в пределах от 0.001 до 5.
Программа Hopfield.
Если Вы посмотрите на синаптическую карту (воспользуйтесь клавишей <CTRL-F8> для перехода в режим Редактирования карты), то заметите, что большая часть синаптических весов мала и одинакова по величине. Процедура контрастирования (вызывается нажатием клавиш <CTRL-F6>) позволяет исключить часть связей из функционирования. Вам предлагается два способа исключения «лишних» связей:
| Меньше х.ххх | все синаптические веса, меньшие числа х.ххх по абсолютной величине устанавливаются равными 0. Число х.ххх должно лежать в интервале от 0 до 1. |
| Дальше хх | все синаптические веса связей с нейронами, удаленными от данного более чем на хх устанавливаются равными 0. По этому алгоритму обрабатываются последовательно все нейроны. Расстояние определяется как сумма модулей разности индексов двух нейронов (сумма расстояния по горизонтали и по вертикали). Например, расстояние между вторым нейроном пятой строки и шестым нейроном первой строки равно |2–6|+|5–1|=8. Задаваемый Вами радиус контрастирования хх должен принадлежать интервалу от 1 до 18. |
Все программы, кроме программы Hopfield.
Это подменю позволяет Вам определить понятие «лишних» и "медленно обучаемых" связей, а также связей подлежащих возвращению в обучаемое состояние, путем задания следующих параметров процедуры Контрастирования: