Нейросетевое программирование. Инструментарий нейрокомпьютинга

Таким образом, вы можете указать разные файлы, которые будут открыты для каждого нейрона. Обратите внимание, что вы можете отображать на экране индикаторы огня нейронов, чтобы визуализировать их работу.

Если активированы настройки дисплея <Вид> <Показать индикаторы огня> ( ), то нейроны показывают желтую точку на своем выходном разъеме каждый раз, когда они запускаются (выдают сигнал <> 0). На следующем рисунке показан нейрон, который в данный момент работает. На первом рисунке опция <Вид> <Показать ссылки> деактивирована, поэтому входной разъем не отображается.

Второе изображение – это результат отображения, если опция активирована.

Рис.26 Индикация зажигаемого нейрона

Пример: Нейросетевой преобразователь последовательного кода в параллельный

В книге «Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА).pdf» [38] был представлен преобразователь последовательного кода в параллельный, состоявший из трёх групп нейронов: входных, выходных и нейронов задержки. В состав преобразователя был включён нейрон In1, который практически не использовался.

Назначение и принцип действия этиго нейрона было обещано рассмотреть при описании скриптов пакета MemBrain.

Основное назначение этого нейрона (In1): управление работой нейроконструкции.

Для демонстрации управляющих функций нейрона восстанавливаем в основном окне MemBrain преобразователь последовательного кода в параллельный с помощью программы «СдРег. mbn» [10]:

Рис.27 Схема преобразователя последовательного кода в параллельный

Анализ созданной нейросети показывает:

Рис.

28 Характеристики нейросети

всего нейронов – 15. Из них: 2 входных, 7 выходных, 6 скрытых нейронов (1 DLY 2 – 1 DLY 7) в 6 скрытых слоях (H1 – H6).

Для демонстрации работы преобразователя кодов было предусмотрено два файла.

В первом файле (SdvReg0.csv) нейрон In1 всегда равен 0. По In2 поступают последовательные сигналы, накапливающиеся в параллельные группы по 7 сигналов.

Рис.29 Основной файл для проверки преобразователя кодов

Используем этот файл для обучения:

Рис.30 Ход обучения преобразователя кодов

Ошибка обучения имеет достаточно малую величину и показывает, что нейросеть постепенно приблизилась к правильному результату (это видно по голубой линии. на Pattern Error Viewer):

Рис.31 Процесс обучения нейросети

После 6 точки голубая линия совпадает с Target.