Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга. Александр Кириченко

Читать онлайн книгу.

Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга - Александр Кириченко


Скачать книгу
(UPDATE_THINK, true);

      ViewSetting (SHOW_FIRE, false);

      ViewSetting (SHOW_ACT_SPIKES, false);

      ViewSetting (SHOW_LINKS, true);

      /*Такая настройка предусматривает вывод на экран всех чертежей на чёрном фоне. Замена в первой строке true на false позволяет значительно повысить восприимчивость графики.

      Во второй строке запрещается использовать в чертежах сетку.

      В третьй и четвёртой строках разрешается использовать коррекцию в процессе обучения и исполнения нейросетей.

      Следующие две строки запрещают использование таких конструкций, как FIRE и SPIKES.

      Последняя строка разрешает высвечивать связи на чертежах. Результат такой настройки можно посмотреть в меню View:

      */

      Рис.1 Настройки в меню View

      //Открыть на экране нейросеть позволяет команда:

      OpenNet («Decoder4To16.mbn»);

      //в команде указывается название файла, в котором была сохранена нейросеть.

      Рис.2 Нейросеть из файла «Decoder4To16.mbn»

      //После того, как сеть будет прорисована на экране, необходимо произвести

      //рандомизацию всех весов ссылок и порогов активации:

      RandomizeNet (); // Или на графике:

      Рис.3 Клавиша рандомизации нейросети

      //

      //Следующие команды продолжают подготовку нейропакета:

      ResetThinkSteps (); // Сброс счетчика шагов (уроков), или в окне:

      Рис.4 Сброс счетчика шагов (уроков)

      //

      SetLessonCount (1); // Установить количество уроков (1)

      SetLessonCount (4); // в результате чего появится:

      Рис.5 Установка «Number of Lessons»

      // Здесь указано, что ожидается 4 урока

      /*В данном примере предусмотрено 4 урока:

      – training lesson (исходный обучающий урок) – исходные файлы mbn & training lesson. mbl

      – validate lesson (исходный контролирующий урок) – исходный файл validate lesson. mbl

      – активация выходных нейронов (реакция сети на тренировочные данные 1 к уроку №3) – вывод в файл TrainResult. csv

      – результаты урока 2 на данные validate lesson (2 к уроку №3) – вывод в файл ValidateResult. csv

      их адреса высвечиваются на экране после входа в Lesson Editor —> Lesson Files —> Урок №1. В скрипт – программе это записывается в виде крманды:

      */

      SelectLesson (1); //начинается с меню Lesson Editor:

      Рис.6 Загрузка урока 1

      //

      //Выполняется загрузка необходимых для работы данных, настройка учителя и обучение:

      LoadLesson («Decoder4To16_Training. mbl»); // Загрузите обучающий урок

      //Чтобы полностью просмотреть сеть (последней командой она была закрыта редактором уроков), уберите с экрана редактор урока, чтобы полностью стала видна сеть.

      ShowLessonEditor (false);

      //Установите учителя, который будет использоваться. Используйте имя учителя, который вы хотите установить в качестве активного.

      SelectTeacher («RPROP»); // Используйте учителя с именем «RPROP»

      //Настройте учителя (Adjust the teacher) – настройку можно произвести через окно //Teacher Manager:

      Рис.7 Настройка учителя

      //

      //Или


Скачать книгу