Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА)

Логическая длина ссылки определяет, сколько шагов вычисления (Think Steps) требуется, чтобы распространить сигнал от входного конца ссылки к ее выходному концу (т.е. между двумя соседними нейронами). Логическую длину (Length) можно определить в диалоге «Select net characteristics to be exported» из основного меню пакета Neural Networks -> Net Analysis -> Exporting a Net.

Для примера: канал с (логической) длиной 1 (минимально допустимое значение) распространяет сигналы так, что задержка не возникает.

4. Основные характеристики нейронов – диапазоны активаций нейронов, которые обычно имеют величину, отличную от -1 до 1 или от 0 до 1, обычно устанавливаются при настройке функций активации нейронов. При нормализации нейронов они могут быть изменены (MemBrain_Help. pdf -> Normalize I/O Data).

5. Управление данными в MemBrain (Managing I/O Data)

Для управления данными в MemBrain служит Редактор уроков или разделов (The Lesson Editor).

С Редактором Разделов можно выполнить следующие функции:

– Добавить-Удалить раздел;

– Выбрать активный раздел/образец;

– Редактировать имя раздела/образца;

– Добавить комментарий;

– Отредактировать данные;

– Синхронизировать раздел с сетью;

– Исполнить текущий/следующий входной образец или весь раздел;

– Сохранить раздел в виде CSV файла;

– Загрузить раздел из CSV файла;

– Разделить текущий раздел;

– И др.

В отличие от нейропакетов, нейроконструкторы могут содержать дополнительные разделы.

В MemBrain имеются такие разделы, которые могут рассматриваться как дополнительные:

1. Работа с нейронными сетями (Neural Networks):

2. Экспорт нейросети (Exporting a Net)

3. Объединение обученных нейросетей в единую конструкцию

4. Выбор наилучшей нейросети

5. Автоматизация управления программным пакетом

6. Генерация C-кода текущей нейронной сети

7.

8. Соединение различных нейросетей с использованием TCP

9. Управление произвольно большим количеством нейронных сетей

В нейроконструкторе NeuroPro в отличие от MemBrain добавлены такие разделы, как упрощение нейронной сети и вербализация нейронной сети, с помощью которых удаётся преобразовать полученные при обучении нейронной сети знания в правила продукции.