Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

• Автор: Миркес, Евгений Моисеевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 416 с. : ил

Оглавление
Введение.

Общая характеристика работы

Введение к диссертации

1 Функциональные компоненты.

1.1 Краткий обзор нейронных сетей

1.2 Выделение компонентов

1.3 Запросы компонентов нейрокомпьютера

1.4 Запросы общие для всех компонентов.

2 Задачник и обучающее множество

2.1 Структуры данных задачника.

2.2 Поля задачника.
2.3 Состав данных задачника
2.4 Запросы к компоненту задачник
3 Предобработчик
3.1 Нейрон.
3.2 Различимость входных данных
3.3 Классификация компонентов входных данных.
3.4 Кодирование бинарных признаков.
3.5 Кодирование неупорядоченных качественных признаков
3.6 Кодирование упорядоченных качественных признаков.
3.7 Числовые признаки
3.8 Простейшая предобработка числовых признаков
3.9 Оценка способности сети решить задачу
3. Предобработка, облегчающая обучение.
3. Другие способы предобработки числовых признаков
3. Составной предобработчик
3. Запросы к компоненту предобработчик.
4 Описание нейронных сетей.
4.1 Конструирование нейронных сетей.
4.2 Примеры сетей и алгоритмов их обучения
4.3 Язык описания нейронных сетей.
4.4 Запросы к компоненту сеть.
5 Оценка и интерпретатор ответа
5.1 Интерпретатор ответа
5.2 Уровень уверенности.
5.3 Построение оценки по интерпретатору.
5.4 Оценка обучающего множества. Вес примера
5.5 Глобальные и локальные оценки.
5.6 Составные интерпретатор ответа и оценка.
5.7 Запросы к компоненту интерпретатор ответа.
5.8 Запосы к компоненту оценка
6 Исполнитель
6.1 Описание компонента исполнитель.
6.2 Запросы к компоненту исполнитель
7 Учитель
7.1 Что можно обучать методом двойственности
7.2 Задача обучения сети
7.3 Описание алгоритмов обучения
7.4 Запросы к компоненту учитель
8 Контрастер.
8.1 Задачи дня контрастера
8.2 Множества повышенной надежности
8.3 Процедура контрастирования.
8.4 Определение показателей значимости
8.5 Запросы к компоненту контрастер.
9 Нейронные сети ассоциативной памяти, функционирующие в дискретном времени.
9.1 Описание задачи.
9.2 Формальная постановка задачи
9.3 Сети Хопфилда.
9.4 Функционирование сети.
9.5 Ортогональные сети
9.6 Тензорные сети.
9.7 Сети для инвариантной обработки изображений.
9.8 Численный эксперимент.
9.9 Доказательство теоремы
Заключение.
Список литературы


Переменные числовых типов допускаются в языках описания всех компонентов нейрокомпьютера. Строка. Символьный тип данных предназначен для хранения комментариев, названий полей, имен сетей, оценок и другой текстовой информации. Все строковые переменные занимают 6 байт и могут включать в себя до 5 символов. Первый байт строки содержит длину строки. В переменных типа строка возможен доступ к любому символу как к элементу массива. При этом длина имеет индекс ноль, первый символ - 1 и т. Указатель на строку. При передаче данных между компонентами сети и процедурами в пределах одного компонента удобно вместо строки передавать указатель на строку, поскольку указатель занимает всего четыре байта. Для этой цели служит тип указатель на строку. Логический тип используется для храпения логических значений. Значение истина задается предопределенной константой True, значение ложь - False. Массивы. В данном стандарте предусмотрены массивы четырех типов -логических, целочисленных, длинных целых и действительных переменных. Длины массивов определяются при описании, но все массивы переменных одного типа относятся к одному типу, в отличие от языков типа Паскаль. Адрес массива 1 Адрес первого элемента Рис. Элементы массивов всегда нумеруются с единицы. Вне зависимости от типа массива нулевой элемент массива имеет тип Long и содержит длину массива в элементах. На рис. Все массивы, как правило, используется только в пределах одного компонента. При передаче массивов между компонентами или между процедурами в пределах одного компонента используются указатели на массивы. Адрес функции. Этот тип используется для передачи функции в качестве аргумента. Переменная типа FuncType занимает четыре байта и является адресом функции. В зависимости от реализации по этому адресу может лежать либо начало машинного кода функции, либо начало текста функции. В случае передачи текста функции первые восемь байт по переданному адресу содержат слово «Function». Использование цветов позволяет гибко разбивать множества на подмножества. В нейрокомпьютере возникает необходимость в разбиении на подмножества (раскрашивании) задачника. В этом разделе описывается стандарт работы с переменными типа цвет. Ближайшей аналогией переменных типа цвет является тип данных Set в языке Паскаль. Переменная типа цвет представляет собой двухбайтовое беззнаковое целое. Однако основное использование предполагает работу не как с целым числом, а как с совокупностью однобитных флагов. При записи на диск используется символьное представление двоичной записи числа с ведущими нулями и разбиением на четверки символом «. В» латинского алфавита, или символьное представление шестнадцатеричной записи числа с ведущими нулями, предваряемая заглавной буквой «Н» латинского алфавита. В табл. Color, их шестнадцатеричное, десятичное и двоичное значение. На такое именование не накладывается никаких ограничений, хотя возможно будет выработан стандарт и на названия часто используемых цветов (масок, совокупностей флагов). В табл. Нумерация флагов (бит) переменной типа Color менными типа Color. Первые пять операций могут использоваться только для сравнения переменных типа Color, а остальные четыре операции - для вычисления выражений типа Color. В ряде запросов необходимо указать тип операции над цветом. Integer. В качестве значений передается содержимое соответствующей ячейки столбца код табл. Н 8 В. CEqual Л = В Logic Полное совпадение. CIn A And В = A Logic А содержится в В. CInclude A And В = В Logic А содержит В. CExclude A And В = 0 Logic А и В взаимоисключающие. CIntersect A And Bo() Logic А и В пересекаются. COr A Or В Color Побитное включающее или. CAnd A And В Color Побитное и. При описании различных компонентов возникает необходимость в использовании некоторого набора стандартизированных констант. Стандартность набора констант особенно необходима при обмене данными между компонентами. Все константы, приведенные в табл. В табл. Идентификатор Тип Значе Шест- над. Десяти чн. Идентифика- тор Тип Знач< ILIe- стнад. НИЄ Деся- тичн.