Программирование - это просто
Advertisement
Главная arrow Искусственный интеллект arrow Моделирование нейросетей с обр. связями (плат). arrow Моделирование нейросетей с обратными связями. Урок 6. Спайковые сети. Продолжение.
16.06.2019 г.
Главное меню
Главная
Системный подход
Интернет магазин
Биржевые роботы
Программные продукты
Математика и информатика
1С:Предприятие
C#, Delphi, VB, F#, Web и пр.
Искусственный интеллект
Услуги
Ча. Во. (FAQ)
Платный раздел
Наука для чайников
Разное
Размышления
Карта сайта
Друзья сайта
Excel-это не сложно
Все о финансах
Моделирование нейросетей с обратными связями. Урок 6. Спайковые сети. Продолжение. Печать E-mail
Автор megabax   
30.06.2015 г.
New Page 1

Моделирование нейросетей с обратными связями. Урок 6. Спайковые сети. Продолжение.

Чтобы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находится здесь.


На прошлом уроке мы с вами разработали модель спайковой нейронной сети. Сегодня попробуем реализовать эту нейросеть программно на примере одинарного нейрона с обратной связью, такого, как в уроке Моделирование нейросетей с обратными связями. Урок 1. Одинарный линейный нейрон. Но сначала напишем сам класс нейрона: ...

...

И будем его тестировать. Для этого кинем на форму график и таймер*:

Моделирование нейросетей с обратными связями. Урок 6. Спайковые сети. Продолжение.

настроим график так, что бы там было два графика, это можно сделать в ...

...

...Ну и все, тестируем. Нажатие на кнопочку у наc имитирует импульс:

Моделирование нейросетей с обратными связями. Урок 6. Спайковые сети. Продолжение.

Как видим, у нас получилось что то вроде кратковременной памяти. После импульса нейрон еще какое то время генерирует сигнал, но потом он постепенно затухает. Если импульс будет достаточно длинным, то потенциал возрастет до передела роста, но снова потом затухнет:

Моделирование нейросетей с обратными связями. Урок 6. Спайковые сети. Продолжение.

...

...Достаточно длинный импульс нейрон запоминает. А новые импульсы добавляют к нему потенциала. Если же поставить коэффициент обратной связи 0.5, то будет вообще экспонента:

Моделирование нейросетей с обратными связями. Урок 6. Спайковые сети. Продолжение.

В реальных биологических сетях, такого, разумеется, не бывает. Конечно, мы можем отрегулировать коэффициентами. Но это моветон. Лучше придумать такую модель, которая бы позволяла избежать бесконечного роста сигнала. Но об этом на следующем уроке.


Скриншоты, помеченные знаком *, являются цитатами и иллюстрациями  программного продукта "Microsoft Visual Studio 2010", авторское право на который принадлежит "Microsoft". 


Последнее обновление ( 30.06.2015 г. )
 
« След.   Пред. »
 
© 2019 Программирование - это просто
Joomla! - свободное программное обеспечение, распространяемое по лицензии GNU/GPL.
Русская локализация © 2005-2008 Joom.Ru - Русский Дом Joomla!
Design by Mamboteam.com | Powered by Mambobanner.de
Я принимаю Яндекс.Деньги
Мы принимаем
Банковские карты
Оплатите покупку в интернет-магазине банковскими картами VISA и Mastercard любого банка.
узнать больше
Электронный кошелек
Моментальная оплата покупок с помощью вашего электронного кошелька RBK Money.
узнать больше
Банковский платеж
Оплатите покупку в любом российском банке. Срок зачисления средств на счет - 3-5 рабочих дней.
узнать больше
Денежные переводы
Оплата покупок через крупнейшие системы денежных переводов CONTACT и Unistream.
узнать больше
Почтовые переводы
Оплатите покупку в любом отделении Почты России. Срок зачисления платежа - 3-4 рабочих дня.
узнать больше
Платежные терминалы
Оплата покупок в терминалах крупнейших платежных систем в любом городе России - быстро и без комиссии.
узнать больше