Название: Универсальный нейропакет. Графический нейросетевой редактор-имитатор
Автор: Александр Кириченко
Издательство: Издательские решения
Жанр: Компьютеры: прочее
isbn: 9785005096456
isbn:
Для знакомства с функциями активации в основном меню MemBrain создаём нейрон:
На иконке нейрона правой кнопкой мышки открываем меню:
и выбираем Properties:
Нажимаем Customize Activation Function – откроется Activation Graph c графическим изображением функции активации:
Повторяем несколько раз «Изменяем Export Logic -> Update Graph»:
Изменяем тип графика на Identical, и другие:
Замечания:
– Для построения графика предполагается, что порог активации равен 0. Также текущий выбор отображаемой функции активации не влияет на выбор функции активации, сделанный на вкладке «Редактировать свойства нейрона» («Edit neuron properties’).
– Для функции «Логистика» параметр «Экспонент Логистика», а для функции «Гиперболический тангенс» – параметр «Tan Hyp» можно отрегулировать в окне Customize Activation Functions.
– Кнопка «Обновить график» приводит к обновлению графика после изменения этих значений.
Следует отметить, что функция активации «Минимальное евклидово расстояние» принципиально отличается от всех других функций активации: все остальные функции активации рассчитывают активацию нейрона, используя в качестве основы сумму входов для всех входов нейронов.
«Минимальное евклидово расстояние» не использует входную сумму, но вычисляет евклидово расстояние между входным вектором (то есть выходным вектором всех нейронов, подключенных к входу нейрона) и вектором, построенным по весам всех входных связей нейрона. Это евклидово расстояние нормировано на длину 0..2, указывающее, насколько близко эти два вектора находятся вместе:
– Евклидово расстояние 0 означает, что векторы идентичны, что приведет к значению активации 1.
– Евклидово расстояние 2 означает, что Дифференциальный вектор между двумя векторами имеет длину 2, что означает, что один вектор является отрицательным для другого. Это приведет к значению активации 0.
Функция активации «Минимальное евклидово расстояние» используется для выходных нейронов так называемых самоорганизующихся карт (SOM), где сходство между входным вектором и вектором веса является критерием для определения выходного нейрона сети, то есть нейрона с самым высоким значением активации.
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).
Модель нейрона и Операция (Neuron Model And Operation)
Все нейроны в MemBrain в основном идентичны. Тем не менее, они могут вести себя совершенно иначе в результате того, как их параметры настроены.
Когда во время моделирования должно быть рассчитано СКАЧАТЬ