Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

Развитие информатики и средств вычислительной техники. Развитие систем искусственного интеллекта на базе алгоритмических языков. Искусственные нейронные сети. Нейрокибернетика. Элементарные детали вычислительных устройств. Анализ нейросетевых парадигм.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид диссертация
Язык русский
Дата добавления 12.10.2008
Размер файла 1,6 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Do Net[J].InSignals[I] End End

Случай 2. Другой порядок связей.

Вариант 1.

InSignals[1] <=> Net[2].InSignals[3]

InSignals[2] <=> Net[1].InSignals[3]

InSignals[3] <=> Net[2].InSignals[2]

InSignals[4] <=> Net[1].InSignals[2]

InSignals[5] <=> Net[2].InSignals[1]

InSignals[6] <=> Net[1].InSignals[1]

Вариант 2.

InSignals[1..6] <=> For I=3 To 1 Step -1 Do Net[2..1:-1].InSignals[I] End

Вариант 3.

InSignals[6..1:-2]; InSignals[5..1:-2]<=>

For I=1 To 3 Do For J=1 To 2 Do Net[J].InSignals[I] End End

4.3.7.10. Функции управления памятью

Для создания массивов и освобождения занимаемой ими памяти используются следующие функции:

Создание массива.

Function NewArray( Type : Integer; Size : Long ) : PRealArray;

Описание аргументов:

Type - задает размер элемента массива и является одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12.

Size - число элементов в массиве.

Описание исполнения.

Если аргумент Type не совпадает ни с одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12, то возвращается значение Null, исполнение функции завершается.

Создается массив, занимающий Size*Type+4 байта.

Адрес массива возвращается как результат.

Освобождение массива.

Function FreeArray( Type : Integer; Array : PRealArray ) : Logic;

Описание аргументов:

Type - задает размер элемента массива и является одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12.

Array - адрес массива. Память, занимаемая этим массивом, должна быть освобождена.

Описание исполнения.

Если аргумент Type не совпадает ни с одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12, то возвращается значение False, исполнение функции завершается.

Освобождается память размером TReal(Array[0])*Type+4 байта.

Аргументу Array присваивается значение Null

Пересоздание массива.

Function ReCreateArray( Type : Integer; Array : PRealArray; Size : Long ) : Logic;

Описание аргументов:

Type - задает размер элемента массива и является одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12.

Array - адрес массива.

Size - число элементов в массиве.

Описание исполнения.

Если аргумент Type не совпадает ни с одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12, то возвращается значение False, исполнение функции завершается.

Если аргумент Array не равен Null, и TReal(Array[0]) равен Size, то возвращается значение True, выполнение функции завершается.

Если аргумент Array не равен Null, и TReal(Array[0]) не равен Size, то освобождается память размером TReal(Array[0])*Type+4 байта. Аргументу Array присваивается значение Null

Аргументу Array присваивается значение NewArray(Type,Size), возвращается значение True, исполнение функции завершается.

4.3.7.11. БНФ языка описания сетей

В данном разделе приведена БНФ языка описания сетей.

<Описание библиотеки подсетей> ::= <Заголовок библиотеки> <Описание подсетей> <Конец описания библиотеки>

<Заголовок библиотеки> ::= NetLib <Имя библиотеки> [Used <Список имен библиотек>]

<Имя библиотеки> ::= <Идентификатор>

<Список имен библиотек> ::= <Имя используемой библиотеки> [,<Список имен библиотек>]

<Имя используемой библиотеки> ::= <Идентификатор>

<Описание подсетей> ::= <Описание подсети> [<Описание подсетей>]

<Описание подсети> ::= {<Описание элемента> <Описание блока> <Описание функций>}

<Описание элемента> ::= <Заголовок описания элемента> <Описание сигналов и параметров> [<Описание типов параметров>] [<Определение типов параметров>] [<Описание статических переменных>] [<Установление значений статических переменных>] <Описание методов> <Конец описания элемента>

<Заголовок описания элемента> ::= Element <Имя элемента> [(<Список формальных аргументов>)]

<Имя элемента> ::= <Идентификатор>

<Описание сигналов и параметров> ::= <Описание входных сигналов> <Описание выходных сигналов> [<Описание параметров>]

<Описание входных сигналов> ::= InSignals <Константное выражение типа Long>

<Описание выходных сигналов> ::= OutSignals <Константное выражение типа Long>

<Описание параметров> ::= Parameters <Константное выражение типа Long>

<Описание типов параметров> ::= <Описание типа параметров> [<Описание типов параметров>]

<Описание типа параметров> ::= ParamType <Имя типа параметра> <Список>

<Имя типа параметра> ::= <Идентификатор>

<Список> ::= {Parameters[<Начальный номер> [..<Конечный номер> [<Шаг>]]] InSignals[<Начальный номер> [..<Конечный номер> [<Шаг>]]]} [;<Список>]

<Определение типов параметров> ::= <Определение типа параметра> [<Определение типов параметров>]

<Определение типа параметра> ::= ParamDef <Имя типа параметра> <Минимальное значение> <Максимальное значение>

<Минимальное значение> ::= <Константное выражение типа Real>

<Максимальное значение> ::= <Константное выражение типа Real>

<Установление значений статических переменных> ::= <Установление параметров Подсети> [;<Установление значений статических переменных>]

<Описание методов> ::= <Описание функционирования вперед> <Описание функционирования назад>

<Описание функционирования вперед> ::= Forw [<Описание переменных>] <Тело метода>

<Тело метода> ::= Begin <Составной оператор> End

<Описание функционирования назад> ::= Back [<Описание переменных>] <Тело метода>

<Конец описания элемента> ::= End <Имя элемента>

<Описание блока> ::= <Заголовок описания блока> <Описание состава> <Описание сигналов и параметров> [<Описание статических переменных>] [<Установление значений статических переменных>] <Описание связей> [<Определение типов параметров>] <Конец описания блока>

<Заголовок описания блока> ::= {<Описание каскада> <Описание слоя> <Описание цикла с фиксированным числом шагов> <Описание цикла по условию>}

<Описание каскада> ::= Cascad <Имя блока> [(<Список формальных аргументов блока>)]

<Имя блока> ::= <Идентификатор>

<Список формальных аргументов блока> ::= {<Список формальных аргументов> <Аргумент - подсеть>} [;<Список формальных аргументов блока>]

<Аргумент - подсеть>::= <Список имен аргументов - подсетей> : Block

<Список имен аргументов - подсетей> ::= <Имя аргумента - подсети> [,<Список имен аргументов - подсетей>]

<Имя аргумента - подсети> ::= <Идентификатор>

<Описание слоя> ::= Layer <Имя блока> [(<Список формальных аргументов блока>)]

<Описание цикла с фиксированным числом шагов> ::= Loop <Имя блока> [(<Список формальных аргументов блока>)] <Число повторов цикла>

<Число повторов цикла> ::= <Константное выражение типа Long>

<Описание цикла по условию> ::= Until <Имя блока> [(<Список формальных аргументов блока>)] : <Выражение типа Logic>

<Описание состава> ::= Contents <Список имен подсетей>

<Список имен подсетей> ::= <Имя подсети> [,<Список имен подсетей>]

<Имя подсети> ::= <Псевдоним>: {<Имя ранее описанной подсети> [(<Список фактических аргументов блока>)] [[<Число экземпляров>]] <Имя аргумента - подсети> [[<Число экземпляров >]]}

<Псевдоним> ::= <Идентификатор>

<Число экземпляров > ::= <Константное выражение типа Long>

<Имя ранее описанной подсети> ::= <Идентификатор>

<Список фактических аргументов блока> ::= <Фактический аргумент блока> [,<Список фактических аргументов блока>]

<Фактический аргумент блока> ::= {<Фактический аргумент> <Имя аргумента - подсети>}

<Описание связей> ::= {<Описание распределения Входных сигналов, Блока, Подсети, InSignals > <Описание распределения Выходных сигналов, Блока, Подсети, OutSignals > <Описание распределения Параметров, Блока, Подсети, Parameters >}

<Конец описания блока>::= End <Имя блока>

<Конец описания библиотеки> ::= End NetLib

<Описание сети> ::= <Заголовок описания сети> <Описание подсетей> <Описание главной сети> <Массивы параметров и масок сети> <Конец описания сети>

<Заголовок описания сети> ::= NetWork <Имя сети> [Used <Список имен библиотек>]

<Имя сети> ::= <Идентификатор>

<Описание главной сети> ::= MainNet <Имя ранее описанной подсети> [(<Список фактических аргументов блока>)]

<Массивы параметров и масок сети> ::= <Массив параметров> <Массив маски обучаемости параметров>

<Массив параметров> ::= Parameters <Значения параметров>;

<Значения параметров> ::= <Действительное число> [, <Значения параметров>]

<Массив маски обучаемости параметров> ::= ParamMask <Значения маски>;

<Значения маски> ::= <Константа типа Logic> [,<Значения маски>]

<Конец описания сети> ::= End NetWork

4.3.7.12. Описание языка описания сетей

В этом разделе приводится детальное описание языка описания сетей, дополняющее БНФ, приведенную в предыдущем разделе и описание общих конструкций, приведенное в разделе «Общий стандарт».

Описание и область действия переменных
Вспомогательные переменные могут потребоваться при описании прямого и обратного функционирования элементов. Переменная действует только в пределах той процедуры, в которой она описана. Кроме явно описанных переменных, в методе Forw доступны также сигналы прямого функционирования и параметры элемента, а в методе Back - входные и выходные сигналы прямого функционирования, выходные сигналы обратного функционирования, параметры элемента и градиент по параметрам элемента. Во всех методах доступны аргументы элемента.
Статические переменные, описываемые после ключевого слова Static, уникальны для каждого экземпляра элемента или блока, и доступны только в пределах элемента или блока. Эти переменные могут потребоваться для вычисления условий в цикле типа Until. Возможно использование таких переменных в элементах, например, для хранения предыдущего состояния элемента. Кроме того, в статической переменной можно хранить значения не обучаемых параметров.
Методы Forw и Back для блоков
Методы Forw и Back для блоков не описываются в языке описания сетей. Это связано с тем, что при выполнении метода Forw блоком происходит вызов метода Forw составляющих блок подсетей (для элементов - метода Forw) в порядке их описания в разделе описания состава блока. При выполнении метода Back происходит вызов методов Back составляющих блок подсетей в порядке обратном порядку их описания в разделе описания состава блока.
Описание элементов
Описание элемента состоит из следующих основных разделов: заголовка элемента, описания сигналов и параметров, описания статических переменных и описания методов. Заголовок элемента имеет следующий синтаксис:
Element Имя_Элемента (Аргументы элемента)
Аргументы элемента являются необязательной частью заголовка. В следующем разделе приведены описания нескольких элементов. Отметим, что сигмоидный элемент описан двумя способами: с принципиально не обучаемой (S_NotTrain) и с обучаемой (S_Train) характеристикой.
Раздел описания сигналов и параметров следует сразу после заголовка элемента и состоит из указания числа входных и выходных сигналов и числа параметров элемента. Если у элемента отсутствуют параметры, то указание числа параметров можно опустить. В следующем разделе приведены элементы как имеющие параметры (S_Train, Adaptiv_Sum, Square_Sum), так и элементы без параметров (Sum, S_NotTrain, Branch). Концом раздела описания сигналов и параметров служит одно из ключевых слов ParamType, ParamDef, Forw или Back.
Описание типов параметров является необязательной частью описания элемента и начинается с ключевого слова ParamType. Если раздел описания типов параметров отсутствует, то все параметры этого элемента считаются параметрами типа DefaultType. Если в сети должны присутствовать параметры разных типов (например с разными ограничениями на минимальное и максимальное значение) необходимо описать типы параметров. Концом этого раздела служит одно из ключевых слов ParamDef, Forw или Back.
Раздел определения типов параметров является необязательным разделом в описании элемента и начинается с ключевого слова ParamDef. В каждой строке этого раздела можно задать минимальную и масимальную границы изменения одного типа параметров. Если в описании сети встречаются параметры неопределенного типа то этот тип считается совпадающим с типом DefaultType. Описание типа не обязано предшествовать описанию параметров этого типа. Так например, определение типа параметров может находиться в описании главной сети. Концом этого раздела служит одно из ключевых слов Forw или Back.
Раздел описания методов состоит из описания двух методов: Forw и Back. Описание метода состоит из заголовка, раздела описания переменных и тела метода. Заголовок имеет вид ключевого слова Forw или Back для соответствующего метода. Раздел описания переменных состоит из ключевого слова Var, за которым следуют описания однотипных переменных, каждое из которых заканчивается символом «;». Необходимо понимать, что описание заголовков методов это не описание заголовка (прототипа) функции, выполняющей тело метода. Ниже приведен синтаксис заголовков методов Forw и Back на момент вызова:
Pascal:
Procedure Forw( InSignals, OutSignals, Parameters : PRealArray);
Procedure Back(InSignals, OutSignals, Parameters, Back.InSignals,
Back.OutSignals, Back.Parameters : PRealArray);
C
void Forw(PRealArray InSignals, PRealArray OutSignals, PRealArray Parameters)
void Back(PRealArray InSignals, PRealArray OutSignals, PRealArray Parameters,
PRealArray Back.InSignals, PRealArray Back.OutSignals, PRealArray
Back.Parameters)
В методе Forw в левой части оператора присваивания могут фигурировать имена любых переменных и элементов предопределенного массива выходных сигналов (OutSignals). В выражении, стоящем в правой части оператора присваивания могут участвовать любые переменные, аргументы элемента и элементы предопределенных массивов входных сигналов (InSignals) и параметров (Parameters).
В методе Back в левой части оператора присваивания могут фигурировать имена любых переменных, элементов предопределенных массивов входных сигналов обратного функционирования (Back.InSignals) и параметров (Back.Parameters). В выражении, стоящем в правой части оператора присваивания, могут участвовать любые переменные, аргументы элемента и элементы предопределенных массивов входных (InSignals) и выходных (OutSignals) сигналов и параметров (Parameters).Отметим важную особенность вычисления поправок к параметрам. Поскольку один и тот же параметр может использоваться несколькими элементами, при вычислении поправки к параметру вычисленное значение нужно не присваивать соответствующему элементу массива Back.Parameters, а добавлять. При этом в теле метода элементы массива Back.Parameters не могут фигурировать в правой части оператора присваивания. Эта особенность вычисления поправок к параметрам обрабатывается компонентом сеть.
Описание элемента завершается ключевым словом End за которым следует имя элемента.
Пример описания элементов
NetBibl Elements; {Библиотека элементов}
Element Synaps {Обычный синапс}
InSignals 1 {Один входной сигнал}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Parameters 1 {Один параметр - вес связи}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Begin
{Выходной сигнал - произведение входного сигнала на параметр}
OutSignals[1] = InSignals[1] * Parameters[1]
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования }
Begin
{Поправка к входному сигналу - произведение поправки к выходному сигналу на параметр}
Back.InSignals[1] = Back.OutSignals[1] * Parameters[1];
{Поправка к параметру - сумма ранее вычисленной поправки к параметру на произведение поправки к обратному сигналу на входной сигнал}
Back.Parameters[1] = Back.Parameters[1] + Back.OutSignals[1] *
InSignals[1]
End {Конец описания обратного функционирования}
End Synaps {Конец описания синапса}
Element Branch(N : Long) {Точка ветвления на N выходных сигналов}
InSignals 1 {Один входной сигнал}
OutSignals N {N выходных сигналов}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Var Long I; {I - длинное целое - индекс}
Begin
For I=1 To N Do {На каждый из N выходных сигналов передаем }
OutSignals[I] = InSignals[1] {входной сигнал}
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования }
Var {Описание локальных переменных}
Long I; {I - длинное целое - индекс}
Real R; {R - действительное - для накопления суммы}
Begin
R = 0;
For I=1 To N Do {Поправка ко входному сигналу равна сумме }
R = R + Back.OutSignals[I]; {поправок выходных сигналов}
Back. InSignals[1] = R
End {Конец описания обратного функционирования}
End Branch {Конец описания точки ветвления}
Element Sum(N Long) {Простой сумматор на N входов}
InSignals N {N входных сигналов}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Var {Описание локальных переменных}
Long I; {I - длинное целое - индекс}
Real R; {R - действительное - для накопления суммы}
Begin
R = 0;
For I=1 To N Do {Выходной сигнал равен сумме входных}
R = R + InSignals[I];
OutSignals[1] = R
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования}
Var Long I; {I - длинное целое - индекс}
Begin
For I=1 To N Do {Поправка к каждому входному сигналу равна }
Back.InSignals[I] = Back.OutSignals[1] { поправке выходного сигнала}
End {Конец описания обратного функционирования}
End Sum {Конец описания простого сумматора}
Element Mul {Умножитель}
InSignals 2 {Два входных сигнала}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Forw {Начало описания прямого функционирования }
Begin
{Выходной сигнал равен произведению входных сигналов}
OutSignals[1] = InSignals[1] * InSignals[2]
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования }
Begin
{Поправка к каждому входному сигналу равна произведению поправки выходного сигнала на другой входной сигнал}
Back.InSignals[1] = Back.OutSignals[1] * InSignals[2];
Back.InSignals[2] = Back.OutSignals[1] * InSignals[1]
End {Конец описания обратного функционирования}
End Mul {Конец описания умножителя}
Element S_Train {Обучаемый гиперболический сигмоидный элемент}
InSignals 1 {Один входной сигнал}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Parameters 1 {Один параметр - характеристика}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Begin
{Выходной сигнал равен отношению входного сигнала к сумме параметра и абсолютной величины входного сигнала}
OutSignals[1] = InSignals[1] / (Parameters[1] + Abs(InSignals[1])
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования}
Var Real R; {R - действительное}
Begin
{R - вспомогательная величина для вычисления поправок, равная отношению поправки выходного сигнала к квадрату суммы параметра и абсолютной величины входного сигнала}
R = Back.OutSignals[1] / Sqr(Parameters[1] + Abs(InSignals[1]);
{Поправка к входному сигналу равна произведению вспомогательной величины на параметр}
Back.InSignals[1] = R * Parameters[1];
{Поправка к параметру равна сумме ранее вычисленной величины поправки и произведения вспомогательной величины на входной сигнал}
Back.Parameters[1] = Back.Parameters[1] + R * InSignals[1]
End {Конец описания обратного функционирования}
End S_Train {Конец описания обучаемого гиперболического
сигмоидного элемента}
{Не обучаемый гиперболический сигмоидный элемент Char - характеристика}
Element S_NotTrain( Char : Real)
InSignals 1 {Один входной сигнал}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Begin
{Выходной сигнал равен отношению входного сигнала к сумме характеристики и абсолютной величины входного сигнала}
OutSignals[1] = InSignals[1] / (Char + Abs(InSignals[1])
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования}
Begin
{Поправка к входному сигналу равна отношению произведения поправки выходного сигнала на характеристику к квадрату суммы характеристики и абсолютной величины входного сигнала}
Back.InSignals[1] = Back.OutSignals[1] * Char /
Sqr(Char + Abs(InSignals[1]);
End {Конец описания обратного функционирования}
End S_NotTrain {Конец описания гиперболического сигмоидного элемента}
Element Pade(Char : Real) {Паде преобразователь Char - характеристика}
InSignals 2 {Два входных сигнала}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Begin
{Выходной сигнал равен отношению первого входного сигнала к сумме характеристики и второго входного сигнала}
OutSignals[1] = InSignals[1] / (Char+ InSignals[2])
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования}
Var Real R; {R - действительное}
Begin
{Вспомогательная величина равна поправке к первому входному сигналу - отношению поправки выходного сигнала к сумме характеристики и второго входного сигнала}
R = Back.OutSignals[1] / (Char + InSignals[2]);
Back.InSignals[1] = R;
{Поправка ко второму входному сигналу равна минус отношению произведения первого входного сигнала на поправку выходного сигнала к квадрату суммы характеристики и второго входного сигнала}
Back.InSignals[2] = -R * OutSignals[1];
End {Конец описания обратного функционирования}
End Pade {Конец описания Паде преобразователя}
Element Sign_Mirror {Зеркальный пороговый элемент}
InSignals 1 {Один входной сигнал}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Forw {Начало описания прямого функционирования }
Begin
{Выходной сигнал равен 1, если входной сигнал больше нуля, и нулю в противном случае }
If InSignals[1] > 0 Then OutSignals[1] = 1
Else OutSignals[1] = 0
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования}
Begin
{Поправка к входному сигналу равна выходному сигналу}
Back.InSignals[1] = OutSignals[1];
End {Конец описания обратного функционирования}
End Sign_Mirror {Конец описания зеркального порогового элемента}
Element Sign_ Easy {Прозрачный пороговый элемент}
InSignals 1 {Один входной сигнал}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Forw {Начало описания прямого функционирования }
Begin
{Выходной сигнал равен 1, если входной сигнал больше нуля, и нулю в противном случае }
If InSignals[1] > 0 Then OutSignals[1] = 1
Else OutSignals[1] = 0
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования}
Begin
{Поправка к входному сигналу равна поправке к выходному сигналу}
Back.InSignals[1] = Back.OutSignals[1];
End {Конец описания обратного функционирования}
End Sign_Easy {Конец описания прозрачного порогового элемента}
Element Adaptiv_Sum( N : Long) {Адаптивный сумматор на N входов}
InSignals N {N входных сигналов}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Parameters N {N параметров - весов связей}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Var {Описание локальных переменных}
Long I; {I - длинное целое - индекс}
Real R; {R - действительное - для накопления суммы}
Begin
R = 0; {Выходной сигнал равен скалярному }
For I=1 To N Do {произведению массива входных сигналов}
R = R + InSignals[I] * Parameters[I]; {на массив параметров}
OutSignals[1] = R
End {Конец описания обратного функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования}
Var Long I; {I - длинное целое - индекс}
Begin
For I=1 To N Do Begin
{Поправка к I-у входному сигналу равна сумме ранее вычисленной поправки и произведения поправки выходного сигнала на I-й параметр}
Back.InSignals[I] = Back.OutSignals[1] * Parameters[I];
{Поправка к I-у параметру равна произведению поправки выходного сигнала на I-й входной сигнал}
Back. Parameters[I] = Back. Parameters[I] +
Back.OutSignals[1] * InSignals[I]
End
End {Конец описания обратного функционирования}
End Adaptiv_Sum {Конец описания адаптивного сумматора}
{Адаптивный неоднородный сумматор на N входов}
Element Adaptiv_Sum_Plus ( N : Long)
InSignals N {N входных сигналов}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Parameters N+1 {N+1 параметр - веса связей}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Var {Описание локальных переменных}
Long I; {I - длинное целое - индекс}
Real R; {R - действительное - для накопления суммы}
Begin
R = Parameters[N+1]; {Выходной сигнал равен сумме N+1 параметра}
For I=1 To N Do {и скалярного произведения массива входных}
R = R + InSignals[I] * Parameters[I]; {сигналов на массив параметров}
OutSignals[1] = R
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования }
Var Long I; {I - длинное целое - индекс }
Begin
For I=1 To N Do Begin
{Поправка к I-у входному сигналу равна произведению поправки выходного сигнала на I-й параметр}
Back.InSignals[I] = Back.OutSignals[1] * Parameters[I];
{Поправка к I-у параметру равна сумме ранее вычисленной поправки и произведения поправки выходного сигнала на I-й входной сигнал}
Back. Parameters[I] = Back. Parameters[I] + Back.OutSignals[1] *
InSignals[I]
End;
{Поправка к (N+1)-у параметру равна сумме ранее вычисленной поправки и попраки к выходному сигналу}
Back.Parameters[N+1] = Back.Parameters[N+1] + Back.OutSignals[1]
End {Конец описания обратного функционирования}
End Adaptiv_Sum_Plus
{Конец описания неоднородного адаптивного сумматора}
Element Square_Sum( N : Long) {Квадратичный сумматор на N входов}
InSignals N {N входных сигналов}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Parameters (Sqr(N) + N) Div 2 {N(N+1)/2 параметров - весов связей}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Var {Описание локальных переменных}
Long I,J,K; {I,J,K - переменные типа длинное целое }
Real R; {R - действительное - для накопления суммы}
Begin
K = 1; {K - номер обрабатываемого параметра}
R = 0;
For I = 1 To N Do {I,J - номера входных сигналов}
For J = I To N Do Begin
R = R + InSignals[I] * InSignals[J] * Parameters[K];
K = K + 1
End;
{Выходной сигнал равен сумме всех попарных произведений входных сигналов, умноженных на соответствующие параметры}
OutSignals[1] = R
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования }
Var {Описание локальных переменных}
Long I, J, K; {I,J,K - переменные типа длинное целое }
Real R; {R - действительное}
Vector W; {Массив для накопления промежуточных величин}
Begin
For I = 1 To N Do
W[I] = 0;
K = 1; {K - номер обрабатываемого параметра}
For I = 1 To N Do
For J = I To N Do Begin
{Поправка к параметру равна сумме ранее вычисленной поправки и произведения поправки к входному сигналу на произведение сигналов, прошедших через этот параметр при прямом функционировании}
Back.Parameters[K] = Back.Parameters[K] +
Back.OutSignals[1] * InSignals[I] * InSignals[J];
R = Back.OutSignals[1] * Parameters[K];
W[I] = W[I] + R * InSignals[J];
W[J] = W[J] + R * InSignals[I];
K = K + 1
End;
For I = 1 To N Do
{Поправка к входному сигналу равна произведению поправки к выходному сигналу на сумму всех параметров, через которые этот сигнал проходил при прямом функционировании, умноженных на другие входные сигналы, так же прошедшие через эти параметры при прямом функционировании}
Back.InSignals[1] = W[I]
End {Конец описания прямого функционирования}
End Square_Sum {Конец описания квадратичного сумматора}
{Неоднородный квадратичный сумматор на N входов}
Element Square_Sum_Plus( N : Long)
InSignals N {N входных сигналов}
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
Parameters (Sqr(N) + 3 * N) Div 2 + 1 {N(N+3)/2+1 весов связей}
Forw {Начало описания прямого функционирования}
Var {Описание локальных переменных}
Long I, J, K; {I,J,K - переменные типа длинное целое }
Real R; {R - действительное - для накопления суммы}
Begin
K = 2 * N+1; {K - номер обрабатываемого параметра}
R = Parameters[Sqr(N) + 3 * N) Div 2 + 1];
For I = 1 To N Do Begin
R = R + InSignals[I] * Parameters[I] +
Sqr(InSignals[I]) * Parameters[N + I];
For J = I + 1 To N Do Begin
R = R + InSignals[I] * InSignals[J] * Parameters[K];
K = K + 1
End
End
{Выходной сигнал равен сумме всех попарных произведений входных сигналов, умноженных на соответствующие параметры, плюс сумме всех входных сигналов умноженных на соответствующие параметры, плюс последний параметр}
OutSignals[1] = R
End {Конец описания прямого функционирования}
Back {Начало описания обратного функционирования }
Var {Описание локальных переменных}
Long I, J, K; {I,J,K - переменные типа длинное целое }
Real R; {R - действительное - для накопления суммы}
Vector W; {Массив для накопления промежуточных величин}
Begin
For I = 1 To N Do
W[I] = 0;
K = 2 * N + 1; {K - номер обрабатываемого параметра}
For I = 1 To N Do Begin
Back.Parameters[I] = Back.Parameters[I] +
Back.OutSignals[1] * InSignals[I];
Back.Parameters[N + I] = Back.Parameters[N + I] +
Back.OutSignals[1] * Sqr(InSignals[I]);
W[I] = W[I] + Back.OutSignals[1] * (Parameters[I] +
2 * Parameters[N + I] * InSignals[I])
For J = I + 1 To N Do Begin
Back.Parameters[K] = Back.Parameters[K] +
Back.OutSignals[1] * InSignals[I] * InSignals[J];
R = Back.OutSignals[1] * Parameters[K];
W[I] = W[I] + R * InSignals[J];
W[J] = W[J] + R * InSignals[I];
K = K + 1
End
End;
For I = 1 To N Do
Back.InSignals[1] = W[I]
End {Конец описания обратного функционирования}
End Square_Sum_Plus {Конец описания адаптивного квадратичного сумматора}
End NetBibl {Конец библиотеки}
Описание блоков
Описание блока состоит из пяти основных разделов: заголовка описания блока, описания сигналов и параметров, описания состава, описания связей и конца описания блока. Существует два типа блоков - каскад и слой (Layer). Различие между этими двумя типами блоков состоит в том, что подсети, входящие в состав слоя, функционируют параллельно и независимо друг от друга, тогда как составляющие каскад подсети функционируют последовательно, причем каждая следующая подсеть использует результаты работы предыдущих подсетей. В свою очередь существует три вида каскадов - простой каскад (Cascad), цикл с фиксированным числом шагов (Loop) цикл по условию (Until). Различие между тремя видами каскадов очевидно - простой каскад функционирует один раз, цикл Loop функционирует указанное в описании число раз, а цикл Until функционирует до тех пор, пока не выполнится указанное в описании условие. В условии, указываемом в заголовке цикла Until, возможно использование сравнений массивов или интервалов массивов сигналов. Например, запись
InSignals=OutSignals
эквивалентна следующей записи
InSignals[1..N]=OutSignals[1..N]
которая эквивалентна вычислению следующей логической функции:
Function Equal(InSignals, OutSignals : RealArray) : Logic;
Var Long I;
Logic L
Begin
L = True
For I = 1 To N Do
L = L And (InSignals[I] = OutSignals[I]);
Equal = L
End

Раздел описания состава следует сразу после заголовка блока за разделом описания сигналов и параметров и начинается с ключевого слова Contents, за которым следуют имена подсетей (блоков или элементов) со списками фактических аргументов, разделенные запятыми. Все имена подсетей должны предваряться псевдонимами. В дальнейшем указание псевдонима полностью эквивалентно указанию имени подсети со списком фактических аргументов или без, в зависимости от контекста. Признаком конца раздела описания состава подсети служит имя подсети за списком фактических аргументов которого не следует запятая.

Раздел описания сигналов и параметров следует за разделом описания состава и состоит из указания числа входных и выходных сигналов и числа параметров блока. В константных выражениях, указывающих число входных и выходных сигналов и параметров можно использовать дополнительно функцию NumberOf с двумя параметрами. Первым параметром является одно из ключевых слов InSignals, OutSignals, Parameters, а вторым - имя подсети со списком фактических аргументов. Функция NumberOf возвращает число входных или выходных сигналов или параметров (в зависимости от первого аргумента) в подсети, указанной во втором аргументе. Использование этой функции необходимо в случае использования блоком аргументов-подсетей. Концом раздела описания сигналов и параметров служит одно из ключевых слов ParamDef, Static или Connections.

Раздел определения типов параметров является необязательным разделом в описании блока и начинается с ключевого слова ParamDef. В каждой строке этого раздела можно задать минимальную и максимальную границы изменения одного типа параметров. Если в описании сети встречаются параметры неопределенного типа, то этот тип считается совпадающим с типом DefaultType. Описание типа не обязано предшествовать описанию параметров этого типа. Так, например, определение типа параметров может находиться в описании главной сети. Концом этого раздела служит одно из ключевых слов Connections.

Раздел описания связей следует за разделом описания сигналов и параметров и начинается с ключевого слова Connections. В разделе «Описание распределения сигналов» детально описано распределение связей.

Раздел конца описания блока состоит из ключевого слова End, за которым следует имя блока.

Пример описания блоков
При описании блоков используются элементы, описанные в библиотеке Elements, приведенной в разд. «Пример описания элементов».
NetBibl SubNets Used Elements;
{Библиотека подсетей, использующая библиотеку Elements}
{Сигмоидный нейрон с произвольным сумматором на N входов}
Cascad NSigm(aSum : Block; N : Long; Char : Real)
{В состав каскада входит произвольный сумматор на N входов и сигмоидный нейрон с необучаемой характеристикой}
Contents aSum(N), S_NotTrain(Char)
{Число входных сигналов определяет сумматор}
InSignals NumberOf(InSignals, aSum(N))
OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
{Число параметров определяет сумматор}
Parameters NumberOf(Parameters, aSum(N))
Connections
{Входные сигналы нейрона - входные сигналы сумматора}
InSignals[1.. NumberOf(InSignals, aSum(N))] <=>
aSum.InSignals[1.. NumberOf(InSignals, aSum(N))]
{Выход сумматора - вход преобразователя}
aSum.OutSignals <=> S_NotTrain.InSignals
OutSignals <=> S_NotTrain.OutSignals
{Параметры нейрона - параметры сумматора}
Parameters[1.. NumberOf(Parameters, aSum(N))] <=>
aSum.Parameters[1.. NumberOf(Parameters, aSum(N))]
End {Конец описания сигмоидного нейрона с произвольным сумматором}
{Слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}
Layer Lay1(aSum : Block; N,M : Long; Char : Real)
Contents Sigm: NSigm(aSum,N,Char)[M] {В состав слоя входит M нейронов}
{Число входных сигналов определяется как взятое M раз число входных сигналов нейронов. Вместо имени нейрона используем псевдоним}
InSignals M * NumberOf(InSignals, Sigm)
OutSignals M {Один выходной сигнал на нейрон}
Parameters M * NumberOf(Parameters, Sigm)
{Число параметров определяется как взятое M раз число параметров нейронов}
Connections
{Первые NumberOf(InSignals, NSigm(aSum,N,Char)) сигналов первому нейрону, и т.д.}
InSignals[1..M * NumberOf(InSignals, Sigm)] <=>
Sigm[1..M].InSignals[1.. NumberOf(InSignals, Sigm)]
{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}
OutSignals[1..M] <=> Sigm[1..M].OutSignals
{Параметры слоя - параметры нейронов}
Parameters[1..M * NumberOf(Parameters, Sigm)] <=>
Sigm[1..M].Parameters[1.. NumberOf(Parameters, Sigm)]
End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}
{Слой точек ветвления}
Layer BLay( N,M : Long)
Contents Branch(N)[M] {В состав слоя входит M точек ветвления}
InSignals M {По одному входному сигналу на точку ветвления}
OutSignals M * N {N выходных сигналов у каждой точки ветвления}
Connections
{По одному входу на точку ветвления}
InSignals[1..M] <=> Branch[1..M].InSignals
{Выходные сигналы в порядке первый с каждой точки ветвления, затем второй и т.д. }
OutSignals[1..N * M] <=> Branch[+:1..M].OutSignals[1..N]
End {Конец описания слоя Точек ветвления}
{Полный слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}
Cascad FullLay(aSum : Block; N,M : Long; Char : Real)
{Слой точек ветвления и слой нейронов}
Contents Br: BLay1(M,N), Ne: Lay1(aSum,N,M,Char)
InSignals N {Число входных сигналов - число точек ветвления}
OutSignals M {Один выходной сигнал на нейрон}
{Число параметров определяется как взятое M раз число параметров нейронов}
Parameters NumberOf(Parameters, Ne)
Connections
{Входные сигналы - слою точек ветвления}
InSignals[1..N]<=> Br.InSignals[1..N]
{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}
OutSignals[1..M] <=> Ne.OutSignals[1..M]
{Параметры слоя - параметры нейронов}
Parameters[1..NumberOf(Parameters, Ne)] <=>
Ne.Parameters[1.. NumberOf(Parameters, Ne)]
{Выход слоя точек ветвления - вход слоя нейронов}
Br.OutSignals[1..N * M] <=> Ne.InSignals[1..N * M]
End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}
{Сеть с сигмоидными нейронами и произвольными сумматорами, содержащая
Input - число нейронов на входном слое;
Output - число нейронов на выходном слое (число выходных сигналов);
Hidden - число нейронов на H>0 скрытых слоях;
N - число входных сигналов
все входные сигналы подаются на все нейроны входного слоя}
Cascad Net1(aSum : Block; Char : Real; Input, Output, Hidden, H, N : Long)
{Под тремя разными псевдонимами используется одна и та же подсеть с разными параметрами}
Contents
In: FullLay(aSum,N,Input,Char),
Hid1: FullLay(aSum,Input,Hidden,Char)
Hid2: FullLay(aSum,Hidden,Hidden,Char)[H-1] {Пусто при H=1}
Out: FullLay(aSum,Hidden,Output,Char)
InSignals N {Число входных сигналов - N}
OutSignals Output {Один выходной сигнал на нейрон}
{Число параметров определяется как сумма чисел параметров всех подсетей}
Parameters NumberOf(Parameters, In)+ NumberOf(Parameters, Hid1)+
(H-1) * NumberOf(Parameters, Hid2)+ NumberOf(Parameters, Out)
Connections
{Входные сигналы - входному слою}
InSignals[1..N]<=> In.InSignals[1..N]
{Выходные сигналы нейронов - с выходного слоя сети}
OutSignals[1..Output] <=> Out.OutSignals[1.. Output]
{Параметры сети последовательно всем подсетям}
Parameters[1..NumberOf(Parameters,In)] <=>
In.Parameters[1.. NumberOf(Parameters, In)]
Parameters[NumberOf(Parameters,In)+1..NumberOf(Parameters,In)+
NumberOf(Parameters, Hid1)] <=>
Hid1.Parameters[1.. NumberOf(Parameters, Hid1)]
Parameters[NumberOf(Parameters,In)+ NumberOf(Parameters, Hid1)]+1
..NumberOf(Parameters,In)+NumberOf(Parameters, Hid1)+
(H-1) * NumberOf(Parameters, Hid2)] <=>
Hid2[1..H-1].Parameters[1.. NumberOf(Parameters, Hid2)]
Parameters[NumberOf(Parameters,In)+ NumberOf(Parameters, Hid1)]+
(H-1) * NumberOf(Parameters, Hid2)+1..NumberOf(Parameters,In)+
NumberOf(Parameters,Hid1)+(H-1)*NumberOf(Parameters,Hid2)+
NumberOf(Parameters, Out)] <=>
Out.Parameters[1.. NumberOf(Parameters, Out)]
{Передача сигналов от слоя к слою}
{От входного к первому скрытому слою}
In.OutSignals[1..Input] <=> Hid1.InSignals[1..Input]
{От первого скрытого слоя}
Hid1.OutSignals[1..Hidden] <=> Hid2[1].InSignals[1..Hidden]
{Между скрытыми слоями. При H=1 эта запись пуста}
Hid2[1..H-2].OutSignals[1.. Hidden] <=> Hid2[2..H-1].InSignals[1.. Hidden]
{От скрытых - к выходному}
Hid2[H-1].OutSignals[1.. Hidden] <=> Out.InSignals[1.. Hidden]
End
{Полносвязная сеть с M сигмоидными нейронами на К тактов функционирования с невыделенным входным слоем на M сигналов}
Loop Circle(aSum : Block; Char : Real; M, K : Long) K
Contents
Net: FullLay(aSum,M,M,Char)
InSignals M {Число входных сигналов - N}
OutSignals M {Один выходной сигнал на нейрон}
{Число параметров определяется слоем FullLay}
Parameters NumberOf(Parameters, Net)
Connections
InSignals[1..M]<=> Net.InSignals[1..M] {Входные сигналы - на вход слоя}
{Выходные сигналы - на выход слоя}
OutSignals[1..M] <=> Net.OutSignals[1.. M]
{Все параметры слою}
Parameters[1..NumberOf(Parameters,Net)] <=>
Net.Parameters[1.. NumberOf(Parameters,Net)]
Net.OutSignals[1..M] <=> Net.InSignals[1..M] {Замыкаем выход на вход}
End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}
{Полносвязная сеть с М сигмоидными нейронами на К тактов функционирования с выделенным входным слоем на N сигналов. Все входные сигналы подаются на вход каждого нейрона входного слоя. Все параметры ограничены по абсолютному значению единицей}
Cascad Net2: (aSum : Block; Char : Real; M, K, N : Long)
Contents
In: FullLay(aSum,N,M,Char), {Входной слой}
Net: Circle(aSum,Char,M,K) {Полносвязная сеть}
InSignals N {Число входных сигналов - N}
OutSignals M {Один выходной сигнал на нейрон}
{Число параметров определяется как сумма чисел параметров всех подсетей}
Parameters NumberOf(Parameters, In)+ NumberOf(Parameters, Net)
ParamDef DefaultType -1 1
Connections
InSignals[1..N]<=> In.InSignals[1..N] {Входные сигналы - входному слою}
{Выходные сигналы нейронов - с выходного слоя сети}
OutSignals[1..M] <=> Net.OutSignals[1.. M]
{Параметры сети последовательно всем подсетям}
Parameters[1..NumberOf(Parameters, In)] <=>
In.Parameters[1.. NumberOf(Parameters, In)]
Parameters[NumberOf(Parameters,In)+1..
NumberOf(Parameters,In)+NumberOf(Parameters, Net)]
<=> Net.Parameters[1.. NumberOf(Parameters, Net)]
{Передача сигналов от слоя к слою}
In.OutSignals[1..M] <=> Net.InSignals[1..M] {От входного к циклу}
Net.OutSignals[1..M] <=> Net.InSignals[1..M] {От первого скрытого слоя}
End
{Нейрон сети Хопфилда из N нейронов}
Cascad Hopf(N : Long)
Contents Sum(N),Sign_Easy {Сумматор и пороговый элемент}
InSignals N {Число входных сигналов - N}
OutSignals 1 {Число выходных сигналов - 1}
Parameters NumberOf(Parameters,Sum(N)) {Число параметров - N}
Connections
InSignals[1..N]<=> Sum.InSignals[1..N] {Входные сигналы - сумматору}
{Выходной сигнал нейрона - выходной сигнал порогового элемета}
OutSignals <=> Sign_Easy.OutSignals
{Параметры нейрона - параметры сумматора}
Parameters[1..NumberOf(Parameters, Sum(N))] <=>
Sum.Parameters[1.. NumberOf(Parameters, Sum(N))]
{Выход сумматора на вход порогового элемента}
Sum.OutSignals <=> Sign_Easy.InSignals
End
{Слой нейронов Хопфилда}
Layer HLay(N : Long)
Contents Hop: Hopf(N)[N] {В состав слоя входит N нейронов}
InSignals N * N {N нейронов по N входных сигналов}
OutSignals N {Один выходной сигнал на нейрон}
Parameters N * NumberOf(Parameters, Hop)
Connections
{Первые NumberOf(InSignals, Hop) сигналов первому нейрону, и т.д.}
InSignals[1..Sqr(N)] <=> Hop[1..N].InSignals[1..N]
{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}
OutSignals[1..N] <=> Hop[1..N].OutSignals
{Параметры слоя - параметры нейронов}
Parameters[1..N * NumberOf(Parameters, Hop)] <=>
Hop[1..N].Parameters[1.. NumberOf(Parameters, Hop)]
End
{Сеть Хопфилда из N нейронов}
Until Hopfield(N : Long) InSignals=OutSignals
Contents BLay(N,N),HLay(N) {Слой точек ветвления и слой нейронов}
InSignals N {Число входных сигналов - N}
OutSignals N {Число выходных сигналов - N}
Parameters N * NumberOf(Parameters,HLay(N)) {Число параметров - N*N}
Connections
{Входные сигналы - точкам ветвления}
InSignals[1..N]<=> BLay.InSignals[1..N]
{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}
OutSignals[1..N] <=> HLay.OutSignals[1..N]
Parameters[1..N*NumberOf(Parameters, HLay(N))] <=>
HLay.Parameters[1..N*NumberOf(Parameters, HLay(N))]
{Выход точек ветвления на вход нейронов}
BLay.OutSignals[1..Sqr(N)] <=> HLay.InSignals[1..Sqr(N)]
{Замыкаем конец на начало}
HLay.OutSignals[1..N] <=> BLay.InSignals[1..N]
End
End NetLib
NetWork Hop Used SubNets; {Сеть Хопфилда на пять нейронов}
MainNet Hopfield(5)
Parameters 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0;
ParamMask -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1;
End NetWork

4.3.7.13. Сокращение описания сети

Предложенный в предыдущих разделах язык описания многословен. В большинстве случаев за счет хорошей структуризации сети можно опустить все разделы описания блока кроме раздела состава. В данном разделе описывается генерация по умолчанию разделов описания сигналов и параметров, и описания связей. Использование механизмов умолчания позволяет сильно сократить текст описания сети.

Раздел описания сигналов и параметров
Для всех видов блоков число параметров определяется как сумма чисел параметров всех подсетей, перечисленных в разделе описания состава. Это может приводить к лишним записям, но не повлияет на работу сети. Примером лишней записи может служить генерируемая запись:
Parameters M * NumberOf(Parameters,Branch(N))
в описании слоя точек ветвления, поскольку точки ветвления не имеют параметров.
Число входных сигналов блока определяется по следующим правилам:

для слоя число входных сигналов равно сумме числа входных сигналов всех подсетей, перечисленных в разделе описания состава;

для каскадов всех видов число входных сигналов блока равно числу входных сигналов подсети, стоящей первой в списке подсетей в разделе описания состава

Число выходных сигналов блока определяется по следующим правилам:

для слоя число выходных сигналов равно сумме числа выходных сигналов всех подсетей, перечисленных в разделе описания состава;

для каскадов всех видов число выходных сигналов блока равно числу выходных сигналов подсети, стоящей последней в списке подсетей в разделе описания состава;

Описания всех сетей, приведенные в предыдущем разделе полностью соответствуют правилам генерации. В качестве более общего примера приведем раздел описания сигналов и параметров двух условных блоков.

Layer A

Contents Net1, Net2[K], Net3

InSignals NumberOf(InSignals,Net1)+K*NumberOf(InSignals,Net2)

+NumberOf(InSignals,Net3)

OutSignals NumberOf(OutSignals,Net1)+K*NumberOf(OutSignals,Net2)

+NumberOf(OutSignals,Net3)

Parameters NumberOf(Parameters,Net1)+

K*NumberOf(Parameters,Net2)+NumberOf(Parameters,Net3)

Cascad B

Contents Net1, Net2[K], Net3

InSignals NumberOf(InSignals,Net1)

OutSignals NumberOf(OutSignals,Net3)

Parameters NumberOf(Parameters,Net1)+

K*NumberOf(Parameters,Net2)+NumberOf(Parameters,Net3)

Раздел описания связей
Раздел описания связей может быть разбит на пять подразделов.

Установление связи входных сигналов блока с входными сигналами подсетей.

Установление связи выходных сигналов блока с выходными сигналами подсетей.

Установление связи параметров блока с параметрами подсетей.

Установление связи между выходными сигналами одних подсетей и входными сигналами других подсетей.

Замыкание выхода блока на вход блока.

Для слоя раздел описания связей строится по следующим правилам.

Все подсети получают входные сигналы в порядке перечисления подсетей в разделе описания состава - первая часть массива входных сигналов слоя отдается первой подсети, следующая - второй и т.д. Если какая-либо подсеть в разделе описания состава указана с некоторым не равным единице числом экземпляров, то считается, что экземпляры этой подсети перечислены в списке в порядке возрастания номера.

Выходные сигналы подсетей образуют массив выходных сигналов слоя также в порядке перечисления подсетей в разделе описания состава - первая часть массива выходных сигналов слоя состоит из выходных сигналов первой подсети, следующая - второй и т.д. Если какая-либо подсеть в разделе описания состава указана с некоторым не равным единице числом экземпляров, то считается, что экземпляры этой подсети перечислены в списке в порядке возрастания номера.

Подразделы установления связи между выходными сигналами одних подсетей и входными сигналами других подсетей и замыкания выхода блока на вход для слоя отсутствуют.

Для каскадов раздел описания связей строится по следующим правилам:

Входные сигналы блока связываются с входными сигналами первой подсети в списке подсетей в разделе описания состава. Если для первой подсети указано не единичное число экземпляров, то все входные сигналы связываются с входными сигналами первого экземпляра подсети.

Выходные сигналы блока связываются с выходными сигналами последней подсети в списке подсетей в разделе описания состава. Если для последней подсети указано не единичное число экземпляров, то все выходные сигналы связываются с выходными сигналами последнего (с максимальным номером) экземпляра подсети.

Массив параметров блока образуется из массивов параметров подсетей в порядке перечисления подсетей в разделе описания состава - первая часть массива параметров блока состоит из параметров первой подсети, следующая - второй и т.д. Если какая-либо подсеть в разделе описания состава указана с некоторым не равным единице числом экземпляров, то считается, что экземпляры этой подсети перечислены в списке в порядке возрастания номера.

Выходные сигналы каждой подсети, кроме последней связываются с входными сигналами следующей подсети в списке подсетей в разделе описания состава. Если какая-либо подсеть в разделе описания состава указана с некоторым не равным единице числом экземпляров, то считается, что экземпляры этой подсети перечислены в списке в порядке возрастания номера.


Подобные документы

  • Определение перспектив, направлений и тенденций развития вычислительных систем как совокупности техники и программных средств обработки информации. Развитие специализации вычислительных систем и проблема сфер применения. Тенденции развития информатики.

    реферат [19,5 K], добавлен 17.03.2011

  • Нейрокибернетика как направление изучения "искусственного интеллекта". Программный, аппаратный и гибридный подход к созданию нейросетей. Развитие института нейрокибернетики в России. Направления внедрение нейрокибернетики и интеллектуальных систем.

    контрольная работа [31,4 K], добавлен 26.02.2012

  • Историческое развитие средств вычислений. Структурные схемы вычислительных систем. Развитие элементной базы и развитие архитектуры самих систем. Основные классы вычислительных машин. Каналы передачи данных. Требования к составу периферийных устройств.

    реферат [48,7 K], добавлен 09.01.2011

  • Искусственные нейронные сети, строящиеся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Элементарный преобразователь в сетях. Экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE, использующий нейронные сети.

    презентация [1,3 M], добавлен 23.09.2015

  • Примеры счетно-решающих устройств до появления ЭВМ. Суммирующая машина Паскаля. Счетная машина Готфрида Лейбница. "Аналитическая машина" Чарльза Бэббиджа, развитие вычислительной техники после ее создания. Поколения электронно-вычислительных машин.

    презентация [1,2 M], добавлен 10.02.2015

  • Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.

    контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2011

  • Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.

    презентация [3,0 M], добавлен 28.05.2015

  • Основы нейрокомпьютерных систем. Искусственные нейронные сети, их применение в системах управления. Алгоритм обратного распространения. Нейронные сети Хопфилда, Хэмминга. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и за рубежом.

    дипломная работа [962,4 K], добавлен 23.06.2012

  • Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.

    реферат [1,2 M], добавлен 24.05.2015

  • Рождение искусственного интеллекта. История развития нейронных сетей, эволюционного программирования, нечеткой логики. Генетические алгоритмы, их применение. Искусственный интеллект, нейронные сети, эволюционное программирование и нечеткая логика сейчас.

    реферат [78,9 K], добавлен 22.01.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.