Программа распознавания рукописных символов + нейросети +Сеть Хопфилда
Я уже прочитал несколько документаций по нейросетям, и понял несколько основных положений:
Существует три этапа построения нейросети: 1.) Построение. 2.) Обучение. 3.) Использование.
Каждый нейрон сети этой архитектуры соединён со всеми нейронами этой НС (нейросети), кроме себя самого. Каждое синаптическое соединение нейрона имеет так называемый вес. Именно эта величина изменяется во время обучения. Кол-во входов НС равно кол-ву выходов...
Вопросы:
1.) Правильно ли я понимаю архитектуру НС?
2.) Если на вход нейросети подаются изображения по которым нейросеть обучается, то что мы должны увидеть на выходе, когда мы используем нейросеть во время обучения, "пихая" в неё какое-либо изображение, по которому она не обучалась? В документации написано, что на выходе нейросеть выдаст начертание того изображения, которому она раньше обучалась, и которое наиболее похоже на то, которое мы в неё пихнули.
Так?
- Какая ситуация обозначает, что сеть полностью обработала информацию, если процесс анализации по идее, будет протекать вообще всегда, ибо эта сеть рекуррентна (замыкается на себя). ?
- Какого типа сигналы должны поступать на нейрон? Я полагаю, что если у каждого синапса есть вес вещественного типа, то сигнал нейрона должен быть бинарным. Т.е. есть сигнал или нет сигнала.
- Есть ли такой процесс, как торможение отдельных частей этой НС? Как поведёт себя обученная НС этой архитектуры, если на её вход подать изображение, которое полностью залито чёрным цветом (цветом, которым написаны символы, по которым НС обучалась).
3.) Как обучить данную нейросеть?
Я читал документацию по этому поводу. Ничего не понял. Мда.
Насколько я понял, сущ. два вида обучения НС - с учителем и без учителя. Эта НС, насколько я понял, обучается без учителя. Но как?
4.) И такой глобальный вопрос: прав ли я , что выбрал сеть Хопфилда ??? Может быть лучше Хемминга или какую-нибудь другую...
Я был бы очень рад, если мне кто-то на пальцах обьяснил, как эта НС обучается и работает. Спасибо.
может уточните, что [SIZE=3]все[/SIZE]? кроме ссылки на сайт NeuralBase -- библиотека компонентов для Delphi. Нейронные сети. ничего полезного не нашла.
Более того, уже поступала жалоба на тему которую вы создали рекламируя ваш сайт. Я уже в Делфи убрала несколько ваших тем, и предупреждала чтобы вы прекратили этот спам.
Хотите превлечь людей на ваш сайт, предумайте более оригинальный способ.
Залей хоть пару полезных книг на сайт, чтобы толк от него был, тогда добавляй свой сайт в тему полезные ссылки. Надо е-books могу на ящик прислать(С#, .NET , С, С++ и т.д.).
Ф. Уоссермен "Нейрокомпьютерная техника: теория и практика"
2)почему Хопфилд?Его обучать тяжело.выбери простой перцептрон многослойный и вперед))3-х или на крайний случай 5-ти слойного должно хватить
3)как обучать - почти что самый интересный вопрос.По-моему,самая серьезная и полезная (если вникнешь) книжка -это Осовский "Нейронные сети для обработки информации"
А вообще хочу сказать,чтоо НС - это математика,так что вникай,мозги разгонишь дай бог))
Пиши,буду рада помочь)
http://crmac.narod.ru - сдохла