На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА)» — 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.
Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА)

Автор
Дата выхода
17 июня 2020
🔍 Загляните за кулисы "Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА)" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА)" — 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
Нейрокомпьютинг предоставляет единую методологию решения задач, связанных с проявлением интеллекта через использование нейросетевых интеллектуальных моделей и создание нейросетевых технологий на основе использования нейронов, искусственных нейронных ансамблей (ИНА), нейросетей различного вида. Конструирование искусственных нейронных ансамблей в литературе раньше практически не освещалось. Книга представляет интерес для магистров, аспирантов и лиц, специализирующихся на нейросетевых технологиях.
📚 Читайте "Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА)" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА)", 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
Этот программный комплекс разработан Thomas Jetter в виде свободнораспространяемого (freeware) и размещён по адресу http://www.membrain-nn.de/.
Описание программного комплекса, как нейропакета приведено в монографии [Универсальный нейропакет] и охватывает различные стороны процесса создания нейросетевой модели, например, определяет 5 функциональных узлов для создания нейросети требуемого типа, загрузки в эту нейросеть исходных данных, обучения нейросети, и промышленного решения задач на обученной нейросети:
1.
– Группировка нейронов, их выравнивание (Aligning Neurons),
– Экстренный выбор нейронов (Neuron Extra Selection),
– Быстрая Активация (Quick Activation),
– Автоматическое присваивание имён нейронам (Neuron Auto Naming))
– Основные виды нейронов:
– перемещаемые нейроны (Moving Neurons)
– нейроны задержки (Adding Delay Neurons),
– дифференциальные нейроны (Add Differential Neuron),
– интегрирующие нейроны (Adding Integrator Neurons),
– нейроны контекста
– функции активации нейронов (Activation Functions)
– логистический закон (LOGISTIC)
– линейный закон (IDENTICAL)
– линейный в интервале от 0 до 1 (IDENTICAL 0 TO 1)
– гипертангенс (TAN HYP)
– бинарный, или единичная функция Хэвисайда (BINARY)
– минимальное Евклидово расстояние (MINIMUM EUCLIDEAN DISTANCE)
2.
3. Моделирование связей и особенности их эксплуатации.
В MemBrain cвязи между нейронами выполняются с помощью ссылок. Ссылки имеют два основных свойства, которые определяют их функциональность (вес и логическую длину).
Вес ссылки определяет, какая величина сигнала передается на вход целевого (target) нейрона. Для этого сигнал умножается на вес ссылки. Это значение появится на входе целевого нейрона на другом конце связи.
Логическая длина характеризует продолжительность прохождения ссылки по каналу (от одного нейрона к другому). Ссылки визуализируются в MemBrain с помощью «пиков или шипов активации» (Activation Spikes), которые появляются во время каждого «шага моделирования» (











