Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга - страница 19

Шрифт
Интервал
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

Следующая страница