ТОП просматриваемых книг сайта:
Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга. Александр Кириченко
Читать онлайн.Название Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга
Год выпуска 0
isbn 9785005163271
Автор произведения Александр Кириченко
Жанр Компьютеры: прочее
Издательство Издательские решения
// 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. При работе с нейросетевыми конструкциями необходимо работать одновременно с несколькими нейросетями, одновременно находящимися на экране, переключаясь между ними. Такая возможность достигается за счёт группирования нейросетей.
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.
Рассмотрим последовательно возникающие при этом проблемы :
– Что такое групповые отношения
– Как групповые отношения создаются и редактируются
– Доступные типы групповых отношений
– Использование групповых отношений для работы с подсетями
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.