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 признак (возможен только один из ответов - истина или ложь).
Качественный признак (принимает конечное число значений).
Число.
Ответ типа качественный признак - это ответ с конечным числом состояний. Причем нельзя ввести осмысленное расстояние между состояниями. Примером качественного признака может служить состояние больного - тяжелый, средний, легкий. Действительно, нельзя сказать, что расстояние от легкого больного до среднего больше, меньше или равно расстоянию от среднего больного до тяжелого. Все качественные признаки можно в свою очередь разбить на три класса.
Упорядоченные признаки.
Неупорядоченные признаки.
Частично упорядоченные признаки.
Упорядоченным признаком называется такой признак, для любых двух состояний которого можно сказать, что одно из них предшествует другому. Тот факт, что состояние предшествует состоянию, будем обозначать следующим образом - . Примером упорядоченного признака может служить состояние больного. Действительно, все состояния можно упорядочить по тяжести заболевания:
Легкий больной < средний больной < тяжелый больной
Признак называют неупорядоченным, если никакие два состояния нельзя связать естественным в контексте задачи отношением порядка. Примером неупорядоченного признака может служить ответ на вопрос "Ваш любимый цвет?".
Признак называется частично упорядоченным, если для каждого состояния существует другое состояние, с которым оно связано отношением порядка. Примером частично упорядоченного признака является ответ на вопрос "Какой цвет Вы видите на экране монитора?", преследующий цель определение восприимчивости к интенсивностям основных цветов. Действительно, все множество из шестнадцати состояний разбивается на несколько цепочек:
Черный < Синий < Голубой < Белый;
Черный < Красный < Ярко красный < Белый;
Черный < Зеленый < Ярко зеленый < Белый;
Черный < Фиолетовый < Ярко фиолетовый < Белый
И т. д. Однако, между состояниями Синий и Красный отношения порядка нет.
Известно, что любой частично упорядоченный признак можно представить в виде комбинации нескольких упорядоченных и неупорядоченных признаков. Так, рассмотренный выше частично упорядоченный признак распадается на три упорядоченных признака: интенсивность синего, красного и зеленого цветов. Каждый из этих признаков является упорядоченным (цепочки порядка для этих признаков приведены в первых трех строчках рассмотрения примера). Каждое состояние исходного качественного признака описывается тройкой состояний полученных качественных признаков. Так, например, состояние Фиолетовый описывается в виде (Синий, Красный, Черный).
Исходя из вышесказанного, далее будет рассмотрено только кодирование упорядоченных и неупорядоченных признаков.
Впервые вопросы кодирования качественных признаков для нейронных сетей были рассмотрены в работах [76, 152].
Похожие статьи
-
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...
-
Составной предобработчик - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Поскольку на вход нейронной сети обычно подается несколько входных сигналов, каждый из которых обрабатывается своим предобработчиком, то предобработчик...
-
Компонент задачник является необходимой частью нейрокомпьютера вне зависимости от типа применяемых в нем нейронных сетей. Однако в зависимости от...
-
В данный раздел помещены запросы для работы с цветами. Отметим, что цвет примера, возвращаемый запросом GetColor можно получить также с помощью запроса...
-
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...
-
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...
-
Уровень уверенности - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Часто при решении задач классификации с использованием нейронных сетей недостаточно простого ответа "входной вектор принадлежит k-му классу". Хотелось бы...
-
Описание запроса: Pascal: Function Last( Handle : Integer ) : Logic; C: Logic Last(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...
-
Как уже отмечалось в разделе "Различимость входных данных" числовые сигналы рекомендуется масштабировать и сдвигать так, чтобы весь диапазон значений...
-
В данном разделе описаны запросы исполнителя с алгоритмами их исполнения. При описании запросов используется аргумент Instruct, являющийся целым числом,...
-
Поля задачника - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Далее будем полагать, что задачник является реляционной базой данных из одной таблицы или набора параллельных таблиц. Каждому примеру соответствует одна...
-
В этом разделе описаны запросы, выполняемых всеми компонентами, а также типы данных, используемые при описании запросов. Стандарт типов данных При...
-
К этой группе запросов относятся два запроса, открывающие и закрывающие сеансы работы с задачником. Начало сеанса (InitSession) Описание запроса: Pascal:...
-
Описание нейронных сетей - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
В первой части этой главы описана система построения сетей из элементов. Описаны прямое и обратное функционирование сетей и составляющих их элементов....
-
В этом разделе описаны все запросы, выполняемые компонентом задачник в виде процедур и функций. При описании используется синтаксис языков Object Pascal...
-
Поскольку в точке ветвления не происходит преобразования сигнала, то константа Липшица для нее равна единице. Сумматор Производная суммы по любому из...
-
Предобработчик сам никаких запросов не генерирует. Единственный запрос к предобработчику - "Предобработать пример" может быть выдан только задачником....
-
Предобработчик - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Данная глава посвящена компоненту предобработчик [80, 150]. В ней рассматриваются различные аспекты предобработки входных данных для нейронных сетей....
-
Схема обработки ошибок достаточно проста по своей идее - каждый новый обработчик ошибок может обрабатывать только часть ошибок, а обработку остальных...
-
14.6.1. Если в аргументе Instruct не установлен бит Interpret, то генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, AnsArray, tbAnswers (Получает...
-
К данной группе запросов относятся запросы позволяющие получать данные из задачника, заносить данные в задачник и сбросить предобработку (необходимо...
-
Предопределенные константы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
При описании различных компонентов возникает необходимость в использовании некоторого набора стандартизированных констант. Стандартность набора констант...
-
Ниже приведен список запросов, исполнение которых описано в разделе "Запросы общие для всех компонентов": EsSetCurrent - Сделать оценку текущим EsAdd -...
-
Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента интерпретатор ответа - интерпретирует массив сигналов. Интерпретировать массив...
-
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...
-
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...
-
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...
-
Основные операторы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Оператор присваивания состоит из двух частей, разделенных знаком "=". В левой части оператора присваивания могут участвовать им Ена любых переменных. В...
-
Способ описания синтаксических конструкций - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Для описания синтаксиса языков описаний компонентов использ Уется расширенная Бэкусова нормальная форма. Описание синтаксиса языка с помощью БНФ состоит...
-
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...
-
Составные элементы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Название "составные элементы" противоречит определению элементов. Это противоречие объясняется соображениями удобства работы. Введение составных...
-
Впервые последовательное описание конструирования нейронных с Етей из элементов было предложено в книге А. Н. Горбаня [65]. Однако за прошедшее время...
-
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...
-
Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента предобработчик - предобрабатывает входные данные, вычисляя вектор входных...
-
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...
-
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)...
-
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...
-
Сокращение описания сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Предложенный в предыдущих разделах язык описания многословен. В большинстве случаев за счет хорошей структуризации сети можно опу Стить все разделы...
Классификация компонентов входных данных - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера