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
resize (count);
}
else
{
AbortScript ();
}
}
Создание входных нейронов по данным, содержащимся в mbl-файле
// Create the I/O neurons of the net using a MemBrain lesson file
void CreateIOFromMbl ()
{
string lessonFileName;
if (FileOpenDlg («Select Lesson File», «mbl», «», lessonFileName) == IDOK)
{
// Load the lesson into #1 (delete all other lessons)
SetLessonCount (1);
LoadLesson (lessonFileName);
gInputCount = GetLessonInputCount ();
gOutputCount = GetLessonOutputCount ();
if (gInputCount> gMaxCountPerLayer)
{
MessageBox («Too many input columns in lesson!»);
AbortScript ();
}
else if (gOutputCount> gMaxCountPerLayer)
{
MessageBox («Too many output columns in lesson!»);
AbortScript ();
}
// Now we tell the editor to actually create the input and output neurons.
// The number of hidden layers is required here to leave space for them.
Это пример дискуссии с компьютером о способе создания базового компьютера с использованием mbl-файла
// Create net based on lesson or manual input?
if (MessageBox («Do you want to create the net based on a MemBrain lesson file?», MB_YESNO) == IDYES)
{
gUseLesson = true;
CreateIOFromMbl ();
}
else
{
CreateIOFromUserInput ();
}
Здесь выводится сообщение с запросом ответа Да или Нет.
При проверке очередного условия может проявиться превышение ожидаемого параметра:
{
if (count> gMaxHidLayerCount)
{
MessageBox («Too many hidden layers!»);
AbortScript ();
}
Тогда выводится сообщение о чрезмерном количестве скрытых файлов.
При удовлетворительном ответе:
// Success. Adjust the size of the hidden layer array now.
gHidLayers.resize (count);
}
Группирование нейросетей в нейроконструкции
(Перевод фрагментов архива «MemBrainExamples». )
До сих пор мы работали с нейропакетом каждый раз преимущественно – только с одной нейросетью.
Можно определить отношения разных типов между группами нейронов в сети. Это позволяет определять подсети внутри сети, которые затем могут обучаться отдельно с использованием различных алгоритмов и наборов данных.











