На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Основы теории искусственных нейронных сетей» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Серьезное чтение, Современная проза, Современная русская литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Основы теории искусственных нейронных сетей
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Дата выхода
19 февраля 2020
🔍 Загляните за кулисы "Основы теории искусственных нейронных сетей" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Основы теории искусственных нейронных сетей" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Александр Аполлонович Кириченко) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Искусственные нейронные сети — один из разделов науки Искусственный интеллект. Рассматриваются 4 уровня нейросетевого моделирования и 4 вида наиболее продуктивных нейронных сетей. Проведен анализ эффективности использования различных нейросетей при решении практических задач. Книга предназначена для знакомства с нейросетевыми технологиями.
📚 Читайте "Основы теории искусственных нейронных сетей" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Основы теории искусственных нейронных сетей", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Штрих Шеффера, образует базис для пространства булевых функций от двух переменных.
Используя только штрих Шеффера, можно построить остальные логические операции двух переменных.
Штрих Ше?ффера – бинарная логическая операция, булева функция над двумя переменными. Введена в рассмотрение Генри Шеффером в 1913 году.
Штрих Шеффера, обычно обозначаемый | (вертикальной чертой), эквивалентен операции И-НЕ и задаётся следующей таблицей истинности:
Таким образом, высказывание X | Y означает, что X и Y несовместны, то есть не являются истинными одновременно.
Тут будет реклама 1
При нейросетевой реализации создается штрих Шеффера с помощью трёхслойного перцептрона 2-2-1:
После создания в нейропакете проводится анализ созданной нейросети:
Из анализа видно, что всего нейронов 5, из них 2 – входных, 1 выходной, 2 скрытых нейрона в одном промежуточном слое. Нейросеть имеет 6 связей.
Для обучения перцептрона составлен файл из 8 строк «шеффер.
Тут будет реклама 2
csv»:
Для обучения нейросети выбран алгоритм Std. BP:
Результат обучения виден на Net Error Viewer:
Обучение заняло около 300 эпох; была достигнута ошибка сети 0,0004
Для контроля качества обучения составлен файл: «шеффер_контр. csv»
Результат обучения виден на Pattern Error Viewer:
После обучения нейросети для проверки выведен файл «Export_Validation. csv»:
Сохраняем обученную нейросеть в виде искусственного нейронного ансамбля.
Тут будет реклама 3
Для этого:
Блокируем нейроны (защищаем их от возможности переобучения) – выделяем все скрытые и все выходные нейроны, на одном из выделенных нейронов открываем Properties в открытом правой кнопкой мыши меню, активируем «Lock Act. Thres. For Teacher»:
С помощью File -> Save as» cохраняем обученную нейросеть (полученный искусственный нейронный ансамбль) в файле «шеффер_End. mbn»).
Проверяем обученность нейросети и готовность её работать: обновляем загрузку нейропакета MemBrain, загружаем в него файл «шеффер_End.
Тут будет реклама 4
mbn», открываем редактор уроков (Lesson Editor), синхронизируем редактор с нейросетью (Names from Net), набираем на входных нейронах проверочный двоичный код, нажимаем Think on Input – на выходных нейронах появляется ответ, соответствующий таблице истинности логической функции штрих Шеффера.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Мнения
О книге «Основы теории искусственных нейронных сетей» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Основы теории искусственных нейронных сетей» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Александр Аполлонович Кириченко! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
