Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
Скачивание начинается... Если скачивание не началось автоматически, пожалуйста нажмите на эту ссылку.
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Описание книги "Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»"
Описание и краткое содержание "Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»" читать бесплатно онлайн.
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 учебный план по данному курсу, задания на лабораторные работы. 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 (Clab и Нейроучебник), и проект стандарта нейрокомпьютера, 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.
Для каскадов раздел описания связей строится по следующим правилам:
1. Входные сигналы блока связываются с входными сигналами первой подсети в списке подсетей в разделе описания состава. Если для первой подсети указано не единичное число экземпляров, то все входные сигналы связываются с входными сигналами первого экземпляра подсети.
2. Выходные сигналы блока связываются с выходными сигналами последней подсети в списке подсетей в разделе описания состава. Если для последней подсети указано не единичное число экземпляров, то все выходные сигналы связываются с выходными сигналами последнего (с максимальным номером) экземпляра подсети.
3. Массив параметров блока образуется из массивов параметров подсетей в порядке перечисления подсетей в разделе описания состава — первая часть массива параметров блока состоит из параметров первой подсети, следующая — второй и т. д. Если какая-либо подсеть в разделе описания состава указана с некоторым не равным единице числом экземпляров, то считается, что экземпляры этой подсети перечислены в списке в порядке возрастания номера.
4. Выходные сигналы каждой подсети, кроме последней связываются с входными сигналами следующей подсети в списке подсетей в разделе описания состава. Если какая-либо подсеть в разделе описания состава указана с некоторым не равным единице числом экземпляров, то считается, что экземпляры этой подсети перечислены в списке в порядке возрастания номера.
5. Для блоков типа Cascad замыкание выхода блока на вход блока отсутствует. Для блоков типов Loop и Until замыкание выхода блока на вход блока достигается путем установления связей между выходными сигналами последней подсети в списке подсетей в разделе описания состава с входными сигналами первой подсети в списке подсетей в разделе описания состава. Если какая-либо подсеть в разделе описания состава указана с некоторым не равным единице числом экземпляров, то считается, что экземпляры этой подсети перечислены в списке в порядке возрастания номера.
Описания всех сетей, приведенные в предыдущем разделе полностью соответствуют правилам генерации. В качестве более общего примера приведем раздел описания сигналов и параметров трех условных блоков.
Layer A
Contents Net1, Net2[K], Net3
InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net1)+K*NumberOf(InSignals,Net2)+NumberOf(InSignals,Net3)] <=> Net1.InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net1)],
Net2[1..K].InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net2)],Net3.InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net3)]
OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net1) + K*NumberOf(OutSignals,Net2)+NumberOf(OutSignals,Net3)] <=> Net1.OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net1)],
Net2[1..K].OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net2)],
Net3.OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net3)]
Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net1) + K*NumberOf(Parameters,Net2)+NumberOf(Parameters,Net3)] <=> Net1.Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net1)],
Net2[1..K].Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net2)],
Net3.Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net3)]
Cascad B
Contents Net1, Net2[K], Net3
InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net1)] <=> Net1. InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net1)]
OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net3)] <=> Net3.OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net3)]
Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net1) + K*NumberOf(Parameters,Net2)+NumberOf(Parameters,Net3)] <=> Net1.Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net1)],
Net2[1..K].Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net2)],
Net[3].Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net3)]
Net1. OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net1)],
Net2[1..K].OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net2)] <=> Net2[1..K].InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net2)],Net3.InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net3)]
Loop C N
Contents Net1, Net2[K], Net3
InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net1)] <=> Net1. InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net1)]
OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net3)] <=> Net3.OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net3)]
Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net1) + K*NumberOf(Parameters,Net2)+NumberOf(Parameters,Net3)] <=> Net1.Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net1)],
Net2[1..K].Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net2)],
Net[3].Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net3)]
Net1.OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net1)],
Net2[1..K].OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net2)] <=> Net2[1..K].InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net2)],
Net3.InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net3)]
Net3.OutSignals[1..NumberOf(OutSignals,Net3)] <=> Net1.InSignals[1..NumberOf(InSignals,Net1)]
Частично сокращенное описаниеЕсли описываемый блок должен иметь связи, устанавливаемые не так, как описано в разделе «Раздел описания связей», то соответствующий раздел описания блока может быть описан явно полностью или частично. Если какой либо раздел описан частично, то действует следующее правило: те сигналы, параметры и их связи, которые описаны явно, берутся из явного описания, а те сигналы, параметры и их связи, которые не фигурируют в явном описании берутся из описания по умолчанию. Так, в приведенном в разделе «Пример описания блоков» описании слоя точек ветвления BLay невозможно использование генерируемого по умолчанию подраздела установления связи выходных сигналов блока с входными сигналами подсетей. Возможно следующее сокращенное описание.
{Слой точек ветвления}
Layer BLay(N,M : Long)
Contents Branch(N)[M] {В состав слоя входит M точек ветвления}
Connections
{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}
Пример сокращенного описания блоковПри описании блоков используются элементы, описанные в библиотеке Elements, приведенной в разд. «Пример описания элементов».
NetBibl SubNets Used Elements; {Библиотека подсетей, использующая библиотеку Elements}
{Сигмоидный нейрон с произвольным сумматором на N входов}
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)
End
{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}
End
{Слой точек ветвления}
Layer BLay(N,M : Long)
Contents Branch(N)[M] {В состав слоя входит M точек ветвления}
Connections
{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
{Полный слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}
Cascad FullLay(aSum : Block; N,M : Long; Char : Real)
Contents BLay1(M,N), Lay1(aSum,N,M,Char) {Слой точек ветвления и слой нейронов}
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 таже подсеть с разными параметрами. Использование псевдонимов необходимо даже при сокращенном описании}
Contents
In: FullLay(aSum,N,Input,Char),
Подписывайтесь на наши страницы в социальных сетях.
Будьте в курсе последних книжных новинок, комментируйте, обсуждайте. Мы ждём Вас!
Похожие книги на "Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»"
Книги похожие на "Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»" читать онлайн или скачать бесплатно полные версии.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Отзывы о "Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»"
Отзывы читателей о книге "Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»", комментарии и мнения людей о произведении.