На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Книги о компьютерах. 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.
Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга

Автор
Дата выхода
21 октября 2020
🔍 Загляните за кулисы "Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Александр 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
Данная книга в основном посвящена четвёртому уровню моделирования мозга (создание комплексов, содержащих большое количество совместно работающих нейронных сетей различного назначения, которые оформляются в виде нейросетевых моделей, систем управления, нейроконструкций, гибридных нейронных сетей и т. д. вплоть до нейрокомпьютеров) и представляет интерес учащимся в магистратуре, аспирантам и лицам, углублённо специализирующимся на нейросетевых технологиях.
📚 Читайте "Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга", 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
Таким образом, вы можете указать разные файлы, которые будут открыты для каждого нейрона. Обратите внимание, что вы можете отображать на экране индикаторы огня нейронов, чтобы визуализировать их работу.
Если активированы настройки дисплея <Вид> <Показать индикаторы огня> (
Рис.26 Индикация зажигаемого нейрона
Пример: Нейросетевой преобразователь последовательного кода в параллельный
В книге «Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА).pdf» [38] был представлен преобразователь последовательного кода в параллельный, состоявший из трёх групп нейронов: входных, выходных и нейронов задержки. В состав преобразователя был включён нейрон In1, который практически не использовался.
Основное назначение этого нейрона (In1): управление работой нейроконструкции.
Для демонстрации управляющих функций нейрона восстанавливаем в основном окне MemBrain преобразователь последовательного кода в параллельный с помощью программы «СдРег. mbn» [10]:
Рис.27 Схема преобразователя последовательного кода в параллельный
Анализ созданной нейросети показывает:
Рис.
всего нейронов – 15. Из них: 2 входных, 7 выходных, 6 скрытых нейронов (1 DLY 2 – 1 DLY 7) в 6 скрытых слоях (H1 – H6).
Для демонстрации работы преобразователя кодов было предусмотрено два файла.
В первом файле (SdvReg0.csv) нейрон In1 всегда равен 0. По In2 поступают последовательные сигналы, накапливающиеся в параллельные группы по 7 сигналов.
Рис.29 Основной файл для проверки преобразователя кодов
Используем этот файл для обучения:
Рис.30 Ход обучения преобразователя кодов
Ошибка обучения имеет достаточно малую величину и показывает, что нейросеть постепенно приблизилась к правильному результату (это видно по голубой линии. на Pattern Error Viewer):
Рис.31 Процесс обучения нейросети
После 6 точки голубая линия совпадает с Target.











