Neurex
1+
Ներբեռնումներ
Բոլորի համար
info
Հավելվածի մասին
Neurex-ը բազմաշերտ նեյրոնային ցանցի վրա հիմնված փորձագիտական համակարգ է: Նեյրոնային ցանցերի և կոնեկցիոնիզմի դարաշրջանը նոր հեռանկար է առաջարկում որոշումների կայացման աջակցության և դրա օգտագործողի համար հարմար կիրառման համար հուսալի գիտելիքներ ստանալու հարցում: Ավանդական փորձագիտական համակարգերը, որոնք կանոնների և/կամ շրջանակների վրա հիմնված են, հաճախ դժվարությունների են բախվում հուսալի գիտելիքների բազա ստեղծելու հարցում: Նեյրոնային ցանցերը կարող են հաղթահարել այս դժվարությունները: Հնարավոր է ստեղծել գիտելիքների բազա առանց փորձագետների՝ միայն լուծված ոլորտը նկարագրող տվյալների հավաքածուների կամ փորձագետների միջոցով, որոնց գիտելիքները կարող են ստուգվել ուսուցման գործընթացի ընթացքում: Փորձագիտական համակարգի օգտագործման գործընթացը կարելի է ուրվագծել հետևյալ կերպ.
1. Նեյրոնային ցանցի տոպոլոգիայի սահմանում. Այս քայլը ներառում է մուտքային և ելքային փաստերի քանակի սահմանումը, ինչպես նաև թաքնված շերտերի քանակի որոշումը:
2. Մուտքային և ելքային փաստերի (ատրիբուտների) ձևակերպում. Յուրաքանչյուր փաստ կապված է մուտքային կամ ելքային շերտի նեյրոնի հետ: Սահմանվում է նաև յուրաքանչյուր ատրիբուտի արժեքների միջակայքը:
3. Ուսուցման հավաքածուի սահմանում. Կաղապարները մուտքագրվում են ճշմարտության արժեքների (օրինակ՝ 0-100%) կամ նախորդ քայլերում սահմանված միջակայքից արժեքների միջոցով:
4. Ցանցի ուսուցման փուլ. Նեյրոնների միջև կապերի (սինապսների) կշիռները, սիգմոիդ ֆունկցիաների թեքությունները և նեյրոնների շեմային արժեքները հաշվարկվում են հակադարձ տարածման (BP) մեթոդով: Այս գործընթացի համար պարամետրեր սահմանելու տարբերակներ կան, ինչպիսիք են ուսուցման արագությունը և ուսուցման ցիկլերի քանակը: Այս արժեքները կազմում են փորձագիտական համակարգի հիշողությունը կամ գիտելիքների բազան: Ուսուցման գործընթացի արդյունքները ցուցադրվում են միջին քառակուսային սխալի միջոցով, և ցուցադրվում են նաև ամենավատ օրինաչափության ինդեքսը և դրա տոկոսային սխալը:
5. Համակարգի հետ խորհրդակցություն/եզրակացություն. Այս փուլում սահմանվում են մուտքային փաստերի արժեքները, որից հետո անմիջապես եզրակացվում են ելքային փաստերի արժեքները:
1. Նեյրոնային ցանցի տոպոլոգիայի սահմանում. Այս քայլը ներառում է մուտքային և ելքային փաստերի քանակի սահմանումը, ինչպես նաև թաքնված շերտերի քանակի որոշումը:
2. Մուտքային և ելքային փաստերի (ատրիբուտների) ձևակերպում. Յուրաքանչյուր փաստ կապված է մուտքային կամ ելքային շերտի նեյրոնի հետ: Սահմանվում է նաև յուրաքանչյուր ատրիբուտի արժեքների միջակայքը:
3. Ուսուցման հավաքածուի սահմանում. Կաղապարները մուտքագրվում են ճշմարտության արժեքների (օրինակ՝ 0-100%) կամ նախորդ քայլերում սահմանված միջակայքից արժեքների միջոցով:
4. Ցանցի ուսուցման փուլ. Նեյրոնների միջև կապերի (սինապսների) կշիռները, սիգմոիդ ֆունկցիաների թեքությունները և նեյրոնների շեմային արժեքները հաշվարկվում են հակադարձ տարածման (BP) մեթոդով: Այս գործընթացի համար պարամետրեր սահմանելու տարբերակներ կան, ինչպիսիք են ուսուցման արագությունը և ուսուցման ցիկլերի քանակը: Այս արժեքները կազմում են փորձագիտական համակարգի հիշողությունը կամ գիտելիքների բազան: Ուսուցման գործընթացի արդյունքները ցուցադրվում են միջին քառակուսային սխալի միջոցով, և ցուցադրվում են նաև ամենավատ օրինաչափության ինդեքսը և դրա տոկոսային սխալը:
5. Համակարգի հետ խորհրդակցություն/եզրակացություն. Այս փուլում սահմանվում են մուտքային փաստերի արժեքները, որից հետո անմիջապես եզրակացվում են ելքային փաստերի արժեքները:
Վերջին թարմացումը՝
Անվտանգությունը որոշվում է նրանով, թե ինչպես են մշակողները հավաքում և փոխանցում ձեր տվյալները։ Տվյալների գաղտնիության և անվտանգության ապահովումը կախված է հավելվածի օգտագործումից, օգտատիրոջ տարիքից և բնակության երկրից։ Այս տեղեկությունները տրամադրվել են մշակողի կողմից և ժամանակի ընթացքում կարող են թարմացվել։
Երրորդ կողմերին տվյալներ չեն փոխանցվում
Իմացեք ավելին, թե ինչպես են մշակողները հայտարարում տվյալների փոխանցման մասին
Հավելվածը տվյալներ չի հավաքում
Իմացեք ավելին, թե ինչպես են մշակողները հայտարարում տվյալների հավաքման մասին
Հավելվածի աջակցություն
phone
Հեռախոսահամար
+420602718027
Մշակողի մասին
prof. Ing. Ivo Vondrák, CSc.
ivo.vondrak.apps@gmail.com
Na Havírně 475
747 64 Velká Polom
Czechia
+420 602 718 027
