Исполнитель, Описание компонента исполнитель - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Описание компонента исполнитель
Компонент исполнитель является служебным. Это означает, что он универсален и невидим для пользователя. В отличие от всех других компонентов исполнитель не выполняет ни одной явной функции в обучении нейронных сетей, а является вспомогательным для компонентов учитель и контрастер. Задача этого компонента - упростить работу компонентов учитель и контрастер. Этот компонент выполняет всего несколько запросов, преобразуя каждый из них в последовательность запросов к различным компонентам. В данной главе содержательно рассмотрены алгоритмы исполнения всех запросов исполнителя.
Таблица 1
Параметры запроса для позадачной работы
Название параметра |
1 |
2 |
3 |
4 |
Перейти к следующему примеру |
+/- |
+/- |
+/- |
+/- |
Остановиться в конце обучающего множества |
+/- |
+/- |
+/- |
+/- |
Вычислять оценку |
- |
+ |
+ |
+ |
Интерпретировать ответ |
+ |
- |
- |
+ |
Вычислять градиент |
- |
- |
+ |
- |
Подготовка к контрастированию |
- |
- |
+/- |
- |
Как было описано в главе "Функциональные компоненты", исполнитель выполняет четыре вида запросов.
Тестирование решения примера.
Оценивание решения примера.
Оценивание решения примера с вычислением градиента.
Оценивание и тестирование решения примера.
Все перечисленные запросы работают с текущей сетью и текущим примером задачника. Однако компоненту задачник необходимо указать, какой пример подлежит обработке. Кроме того, в главе "Оценка и интерпретатор ответа" введен класс оценок, вычисляемых по всему обучающему множеству. Такие оценки позволяют существенно улучшить обучаемость сети и ускорить ее обучение. Нет смысла возлагать перебор примеров на учителя, поскольку это снижает полезность компонента исполнитель. Таким образом, возникает еще четыре вида запросов.
Тестирование решения всех примеров обучающего множества.
Оценивание решения всех примеров обучающего множества.
Оценивание решения всех примеров обучающего множества с вычислением градиента.
Оценивание и тестирование решения всех примеров обучающего множества.
Как уже отмечалось в главе "Функциональные компоненты", каждую из приведенных четверок запросов можно объединить в один запрос с параметрами. В табл. 1 приведен полный список параметров для первой четверки запросов, а в табл. 2 - для второй.
Таблица 2
Параметры запроса для обучающего множества в целом
Название параметра |
5 |
6 |
7 |
8 |
Вычислять оценку |
- |
+ |
+ |
+ |
Интерпретировать ответ |
+ |
- |
- |
+ |
Вычислять градиент |
- |
- |
+ |
- |
Подготовка к Контрастированию |
- |
- |
+/- |
- |
Символ "+" означает, что в запросе, номер которого указан в первой строке колонки, возможность, задаваемая данным параметром, должна быть использована. Символ "-" - что связанная с данным параметром возможность не используется. Символы "+/-" означают, что запрос может, как использовать, так и не использовать данную возможность. Отметим, что подготовка к контрастированию может быть задействована, только если производится вычисление градиента, а вычисление градиента невозможно без вычисления оценки. Остальные параметры независимы.
Отбор примеров в обучающее множество, открытие сеанса работы с задачником должны выполняться учителем или контрастером. Исполнитель только организует перебор примеров в обучающем множестве.
При полной или частичной аппаратной реализации нейрокомпьютера компонент исполнитель эффективно реализуется аппаратно, по следующим причинам.
Исполнитель реализует исключительно связные функции по отношению к другим компонентам.
Исполняемые им запросы постоянны и не зависят от реализаций других компонентов нейрокомпьютера.
Этот компонент работает чаще, чем любой другой, и, как следствие, ускорение в работе исполнителя приводит к соизмеримому ускорению работы нейрокомпьютера.
Похожие статьи
-
Запросы к компоненту сеть - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
В данном разделе главы рассмотрены все запросы, исполняемые комп Онентом сеть. Прежде чем приступать к описанию стандарта запросов компонента сеть...
-
14.6.1. Если в аргументе Instruct не установлен бит Interpret, то генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, AnsArray, tbAnswers (Получает...
-
Ниже приведен список запросов, исполнение которых описано в разделе "Запросы общие для всех компонентов": EsSetCurrent - Сделать оценку текущим EsAdd -...
-
Запросы к компоненту интерпретатор ответа - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Запросы к компоненту интерпретатор ответа можно разбить на пять групп: Интерпретация. Изменение параметров. Работа со структурой. Инициация редактора и...
-
Описание алгоритмов обучения - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Все алгоритмы обучения сетей методом обратного распространения ошибки опираются на способность сети вычислять градиент функции ошибки по обучающим...
-
Компонент задачник является необходимой частью нейрокомпьютера вне зависимости от типа применяемых в нем нейронных сетей. Однако в зависимости от...
-
Запросы к задачнику - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Запросы к задачнику позволяют последовательно перебирать все примеры обучающей выборки, обращаться непосредственно к любому примеру задачника и изменять...
-
В этом разделе описаны запросы, выполняемых всеми компонентами, а также типы данных, используемые при описании запросов. Стандарт типов данных При...
-
Предобработчик сам никаких запросов не генерирует. Единственный запрос к предобработчику - "Предобработать пример" может быть выдан только задачником....
-
Рис. 11. Прямое (а) и обратное (б) функционирование нелинейного сигмоидного преобразователя Нелинейный сигмоидный преобразователь или сигмоидный элемент...
-
Впервые последовательное описание конструирования нейронных с Етей из элементов было предложено в книге А. Н. Горбаня [65]. Однако за прошедшее время...
-
Поскольку в точке ветвления не происходит преобразования сигнала, то константа Липшица для нее равна единице. Сумматор Производная суммы по любому из...
-
В этом разделе описаны все запросы, выполняемые компонентом задачник в виде процедур и функций. При описании используется синтаксис языков Object Pascal...
-
Запросы, однотипные для всех компонентов - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Таблица 5 Префиксы компонентов Префикс Компонент Запроса Ошибки Ex 0 Исполнитель Tb 1 Задачник Pr 2 Предобработчик Nn 3 Сеть Es 4 Оценка Ai 5...
-
Введение - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Общая характеристика работы Актуальность темы. В 80-е годы развитие информатики и средств вычислительной техники во многом определялось программой "Пятое...
-
Описание запроса: Pascal: Function ModifyMask( Net : PString; Tipe : Integer; NewMask: PLogicArray ) : Logic; C: Logic Modify(PString Net, Integer Tipe,...
-
Как уже отмечалось в разделе "Различимость входных данных" числовые сигналы рекомендуется масштабировать и сдвигать так, чтобы весь диапазон значений...
-
Во всех языках описания компонентов все параметры передаются по ссылке (передается не значение аргумента, а его адрес). Если в качестве фактического...
-
Построение оценки по интерпретатору - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Если в качестве ответа нейронная сеть должна выдать число, то естественной оценкой является квадрат разности выданного сетью выходного сигнала и...
-
Нормализовать сеть (NormalizeNet) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Описание запроса: Pascal: Function NormalizeNet(Net : PString) : Logic; C: Logic NormalizeNet(PString Net) Описание аргумента: Net - указатель на строку...
-
Описание запроса: Pascal: Function RandomDirection( Net : PString; Range : Real ) : Logic; C: Logic RandomDirection(PString Net, Real Range) Описание...
-
В данном разделе описаны запросы исполнителя с алгоритмами их исполнения. При описании запросов используется аргумент Instruct, являющийся целым числом,...
-
Запросы на изменение параметров - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
К группе запросов на изменение параметров относятся три запроса: XxGetData - получить параметры структурной единицы. xxGetName - получить названия...
-
Оценить массив сигналов (Estimate) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Описание запроса: Pascal: Function Estimate( EstName : PString; Signals, Back, Answers, Reliability: PRealArray; Direv : Logic; Var Estim : Real ) :...
-
Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента интерпретатор ответа - интерпретирует массив сигналов. Интерпретировать массив...
-
Схема обработки ошибок достаточно проста по своей идее - каждый новый обработчик ошибок может обрабатывать только часть ошибок, а обработку остальных...
-
Классификация компонентов входных данных - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Информация поступает к нейронной сети в виде набора ответов на некоторый список вопросов. Можно выделить три основных типа ответов (вопросов). Бинарный...
-
Предобработчик - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Данная глава посвящена компоненту предобработчик [80, 150]. В ней рассматриваются различные аспекты предобработки входных данных для нейронных сетей....
-
Установить параметры сети (nwSetData) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Описание запроса: Pascal: Function nwSetData(Net : PString; DataType : Integer; Var Data : RealArray) : Logic; C: Logic nwSetData(PString Net, Integer...
-
В данный раздел помещены запросы для работы с цветами. Отметим, что цвет примера, возвращаемый запросом GetColor можно получить также с помощью запроса...
-
К данной группе запросов относятся запросы позволяющие получать данные из задачника, заносить данные в задачник и сбросить предобработку (необходимо...
-
Выполнить обратное Функционирование (Back) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Описание запроса: Pascal: Function Back( Net : PString; BackOutSignals : PRealArray) : Logic; C: Logic Back(PString Net, PRealArray BackOutSignals)...
-
Описание запроса: Pascal: Function Last( Handle : Integer ) : Logic; C: Logic Last(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...
-
Предыдущий (Prev) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Описание запроса: Pascal: Function Prev( Handle : Integer ): Logic; C: Logic Prev(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...
-
Сигналы и параметры - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
При использовании контрастирования для изменения структуры сети и значений обучаемых параметров другим компонентам бывает необходим прямой доступ к...
-
Персептрон Розенблатта - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Персептрон Розенблатта [147, 185] является исторически первой обучаемой нейронной сетью. Существует несколько версий персептрона. Рассмотрим классический...
-
В этом разделе намеренно допущено отступление от общей методики - не смешивать разные компоненты. Это сделано для облегчения демонстрации построения...
-
Контрастирование и нормализация сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
В последние годы широкое распространение получили различные методы контрастирования или скелетонизации нейронных сетей. В ходе процедуры контрастирования...
-
Следующий (Next) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Описание запроса: Pascal: Function Next( Handle : Integer ) : Logic; C: Logic Next(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...
-
Элементы самодвойственных сетей - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Если при обратном функционировании самодвойственной сети на ее выход подать производные некоторой функции F по выходным сигналам сети, то в ходе...
Исполнитель, Описание компонента исполнитель - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера