- Фантастика и фэнтези
- Ироническое фэнтези
- Стимпанк
- Детективная фантастика
- Киберпанк
- Попаданцы
- LitRPG
- Космоопера
- Технофэнтези
- Городская фантастика
- Русское фэнтези
- Юмористическая фантастика
- Космическая фантастика
- Боевое фэнтези
- Эпическая фантастика
- Зарубежная фантастика
- Книги магов
- Мистика
- Разная фантастика
- Разное фэнтези
- Любовное фэнтези
- Романтическая фантастика
- Городское фентези
- Историческая фантастика
- Историческое фэнтези
- Социально-философская фантастика
- Сказочная фантастика
- Иностранное фэнтези
- Романтическое фэнтези
- Ироническая фантастика
- Ужасы и Мистика
- Постапокалипсис
- Героическая фантастика
- Фэнтези
- Научная Фантастика
- Социально-психологическая
- Альтернативная история
- Боевая фантастика
- Разная литература
- Пословицы, поговорки
- Шахматы
- Визуальные искусства
- Фанфик
- Авто и ПДД
- Военное
- Отраслевые издания
- Гиды, путеводители
- Зарубежная образовательная литература
- Военная история
- Цитаты из афоризмов
- Современная литература
- Великолепные истории
- Начинающие авторы
- Современная зарубежная литература
- Боевые искусства
- Изобразительное искусство, фотография
- Кино
- Литература 19 века
- Недвижимость
- Музыка, музыканты
- Готические новеллы
- Истории из жизни
- Культура и искусство
- Спецслужбы
- Зарубежная прикладная литература
- Музыка, танцы
- Подростковая литература
- Прочее
- Военная техника, оружие
- Газеты и журналы
- Периодические издания
- Домоводство, Дом и семья
- Любовные романы
- Экономическая литература
- Научные и научно-популярные книги
- О животных
- Биохимия
- Культурология
- Юриспруденция
- Политика
- Психотерапия
- Языкознание
- Научпоп
- Медицина
- Психология, личное
- Радиотехника
- Филология
- Педагогика
- Образовательная литература
- Деловая литература
- Физика
- Науки: разное
- Химия
- Воспитание детей, педагогика
- Детская психология
- Зарубежная публицистика
- Биология
- Архитектура
- Зарубежная психология
- Науки о космосе
- Социология
- Математика
- География
- Беременность, ожидание детей
- Литературоведение
- Транспорт, военная техника
- Обществознание
- Зоология
- География
- Альтернативная медицина
- Иностранные языки
- Ветеринария
- Рефераты
- Астрология
- Биофизика
- Экология
- История Европы
- Учебники
- Шпаргалки
- Государство и право
- Ботаника
- Религиоведение
- История
- Техническая литература
- Прочая научная литература
- Психология
- Детективы и Триллеры
- Справочная литература
- Проза
- Новелла
- Юмор
- Проза
- Историческая проза
- Русская современная проза
- Советская классическая проза
- Повести
- Очерки
- Эссе
- Рассказы
- Зарубежная современная проза
- Сентиментальная проза
- Зарубежная классика
- Афоризмы
- Эпистолярная проза
- Феерия
- Семейный роман/Семейная сага
- Разное
- Антисоветская литература
- Магический реализм
- Русская классическая проза
- Современная проза
- О войне
- Контркультура
- Классическая проза
- Поэзия, Драматургия
- Детская литература
- Детская фантастика
- Детские остросюжетные
- Детские стихи
- Детские приключения
- Внеклассное чтение
- Учебная литература
- Зарубежные детские книги
- Бизнес
- Загадки
- Книги для подростков
- Школьные учебники
- Детский фольклор
- Книги для дошкольников
- Детские детективы
- Детская познавательная и развивающая литература
- Буквари
- Прочая детская литература
- Сказка
- Детская проза
- Детская образовательная литература
- Юмор
- Документальные книги
- Бизнес
- Внешнеэкономическая деятельность
- Тайм-менеджмент
- Кадровый менеджмент
- О бизнесе популярно
- Управление, подбор персонала
- Бизнес
- Менеджмент и кадры
- Продажи
- Экономика
- Ценные бумаги и инвестиции
- Малый бизнес
- Делопроизводство, офис
- Корпоративная культура, бизнес
- Банковское дело
- Финансы
- Зарубежная деловая литература
- Ораторское искусство / риторика
- Личные финансы
- Интернет-бизнес
- Поиск работы
- Государственное и муниципальное управление
- Бухучет и аудит
- Работа с клиентами
- Менеджмент
- Краткое содержание
- Личная эффективность
- Переговоры
- Приключения
- Старинная литература
- Религия и духовность
- Компьютеры и Интернет
- Блог
Читаем без скачивания Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» - Е. Миркес
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Cascad NSigm(aSum : Block; N : Long; Char : Real)
{В состав каскада входит произвольный сумматор на N входов и сигмоидный нейрон с необучаемой характеристикой}
Contents aSum(N), S_NotTrain(Char)
InSignals NumberOf(InSignals, aSum(N)) {Число входных сигналов определяет сумматор}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Parameters NumberOf(Parameters, aSum(N)) {Число параметров определяет сумматор}
Connections
{Входные сигналы каскада – входные сигналы сумматора}
InSignals[1..NumberOf(InSignals, aSum(N))] <=> aSum.InSignals[1..NumberOf(InSignals, aSum(N))]
{Выход сумматроа – вход нелинейного преобразователя}
aSum.OutSignals <=> S_NotTrain.InSignals
{Выход преобразователя – выход каскада}
OutSignals <=> S_NotTrain.OutSignals
Parameters[1..NumberOf(Parameters, aSum(N))] <=> aSum.Parameters[1..NumberOf(Parameters, aSum(N))]
End {Конец описания сигмоидного нейрона с произвольным сумматором}
{Слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}
Layer Lay1(aSum : Block; N,M : Long; Char : Real)
Contents Sigm: NSigm(aSum,N,Char)[M] {В состав слоя входит M нейронов}
InSignals M * NumberOf(InSignals, Sigm)
{Число входных сигналов определяется как взятое M раз число входных сигналов нейронов. Вместо имени нейрона используем псевдоним}
OutSignals M {Один выходной сигнал на нейрон}
Parameters M * NumberOf(Parameters, Sigm)
{Число параметров определяется как взятое M раз число параметров нейронов}
Connections
{Первые NumberOf(InSignals, NSigm(aSum,N,Char)) сигналов первому нейрону, и т.д.}
InSignals[1..M *NumberOf(InSignals, Sigm)] <=> Sigm[1..M].InSignals[1..NumberOf(InSignals, Sigm)]
{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}
OutSignals[1..M]<=> Sigm[1..M].OutSignals
{Параметры слоя – параметры нейронов}
Parameters[1..M *NumberOf(Parameters, Sigm)] <=> Sigm[1..M].Parameters[1..NumberOf(Parameters, Sigm)]
End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}
{Слой точек ветвления}
Layer BLay(N,M : Long)
Contents Branch(N)[M] {В состав слоя входит M точек ветвления}
InSignals M {По одному входному сигналу на точку ветвления}
OutSignals M * N {N выходных сигналов у каждой точки ветвления}
Connections
InSignals[1..M] <=> Branch[1..M].InSignals {По одному входу на точку ветвления}
{Выходные сигналы в порядке первый с каждой точки ветвления, затем второй и т.д. }
OutSignals[1..N * M]<=> Branch[+:1..M].OutSignals[1..N]
End {Конец описания слоя Точек ветвления}
{Полный слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}
Cascad FullLay(aSum : Block; N,M : Long; Char : Real)
Contents Br: BLay1(M,N), Ne: Lay1(aSum,N,M,Char) {Слой точек ветвления и слой нейронов}
InSignals N {Число входных сигналов – число точек ветвления}
OutSignals M {Один выходной сигнал на нейрон}
Parameters NumberOf(Parameters, Ne)
{Число параметров определяется как взятое M раз число параметров нейронов}
Connections
{Входные сигналы – слою точек ветвления}
InSignals[1..N]<=> Br.InSignals[1..N]
{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}
OutSignals[1..M]<=> Ne.OutSignals[1..M]
{Параметры слоя – параметры нейронов}
Parameters[1..NumberOf(Parameters, Ne)] <=> Ne.Parameters[1..NumberOf(Parameters, Ne)]
{Выход слоя точек ветвления – вход слоя нейронов}
Br.OutSignals[1..N * M] <=> Ne.InSignals[1..N * M]
End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}
{Сеть с сигмоидными нейронами и произвольными сумматорами, содержащая
Input – число нейронов на входном слое;
Output – число нейронов на выходном слое (число выходных сигналов);
Hidden – число нейронов на H>0 скрытых слоях;
N – число входных сигналов
все входные сигналы подаются на все нейроны входного слоя}
Cascad Net1(aSum : Block; Char : Real; Input, Output, Hidden, H, N : Long)
{Под тремя разными псевдонимами используется одна и та же подсеть с разными параметрами}
Contents
In: FullLay(aSum,N,Input,Char),
Hid1: FullLay(aSum,Input,Hidden,Char)
Hid2: FullLay(aSum,Hidden,Hidden,Char)[H-1] {Пусто при H=1}
Out: FullLay(aSum,Hidden,Output,Char)
InSignals N {Число входных сигналов – N}
OutSignals Output {Один выходной сигнал на нейрон}
{Число параметров определяется как сумма чисел параметров всех подсетей}
Parameters NumberOf(Parameters, In)+NumberOf(Parameters, Hid1) + (H-1)*NumberOf(Parameters, Hid2) + NumberOf(Parameters, Out)
Connections
{Входные сигналы – входному слою}
InSignals[1..N]<=> In.InSignals[1..N]
{Выходные сигналы нейронов - с выходного слоя сети}
OutSignals[1..Output]<=> Out.OutSignals[1.. Output]
{Параметры сети последовательно всем подсетям}
Parameters[1..NumberOf(Parameters,In)] <=> In.Parameters[1..NumberOf(Parameters, In)]
Parameters[NumberOf(Parameters,In)+1..NumberOf(Parameters,In) +> NumberOf(Parameters, Hid1)] <=> Hid1.Parameters[1..NumberOf(Parameters, Hid1)]
Parameters[NumberOf(Parameters,In)+NumberOf(Parameters, Hid1)]+1 .. NumberOf(Parameters,In)+NumberOf(Parameters, Hid1) + (H-1) *NumberOf(Parameters, Hid2)] <=> Hid2[1..H-1].Parameters[1..NumberOf(Parameters, Hid2)]
Parameters[NumberOf(Parameters,In)+NumberOf(Parameters, Hid1)] + (H-1) *NumberOf(Parameters, Hid2)+1 .. NumberOf(Parameters,In) + NumberOf(Parameters,Hid1)+(H-1)*NumberOf(Parameters,Hid2) + NumberOf(Parameters, Out)] <=> Out.Parameters[1..NumberOf(Parameters, Out)]
{Передача сигналов от слоя к слою}
{От входного к первому скрытому слою}
In.OutSignals[1..Input] <=> Hid1.InSignals[1..Input]
{От первого скрытого слоя}
Hid1.OutSignals[1..Hidden] <=> Hid2[1].InSignals[1..Hidden]
{Между скрытыми слоями. При H=1 эта запись пуста}
Hid2[1..H-2].OutSignals[1.. Hidden] <=> Hid2[2..H-1].InSignals[1.. Hidden]
{От скрытых – к выходному}
Hid2[H-1].OutSignals[1.. Hidden] <=> Out.InSignals[1.. Hidden]
End
{Полносвязная сеть с M сигмоидными нейронами на К тактов функционирования с невыделенным входным слоем на M сигналов}
Loop Circle(aSum : Block; Char : Real; M, K : Long) K
Contents Net: FullLay(aSum,M,M,Char)
InSignals M {Число входных сигналов – N}
OutSignals M {Один выходной сигнал на нейрон}
Parameters NumberOf(Parameters, Net) {Число параметров определяется слоем FullLay}
Connections
InSignals[1..M] <=> Net.InSignals[1..M] {Входные сигналы цикла – входы слоя}
OutSignals[1..M] <=> Net.OutSignals[1.. M] {Выходы слоя – выходы цикла}
{Параметры определяет слой}
Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net)] <=> Net.Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net)]
Net.OutSignals[1..M] <=> Net.InSignals[1..M] {Замыкаем выход на вход}
End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}
{Полносвязная сеть с М сигмоидными нейронами на К тактов функционирования с выделенным входным слоем на N сигналов. Все входные сигналы подаются на вход каждого нейрона входного слоя. Все параметры ограничены по абсолютному значению единицей}
Cascad Net2: (aSum : Block; Char : Real; M, K, N : Long)