Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

NetBibl SubNets Used Elements;
{Библиотека подсетей, использующая библиотеку Elements}
{Сигмоидный нейрон с произвольным сумматором на N входов}
Cascad NSigm(aSum : Block; N : Long; Char : Real)
 {В состав каскада входит произвольный сумматор на N входов и сигмоидный нейрон с необучаемой характеристикой}
 Contents aSum(N), S_NotTrain(Char)
InSignals NumberOf(InSignals, aSum(N)) {Число входных сигналов определяет сумматор}
 OutSignals 1 {Один выходной сигнал}
 Parameters NumberOf(Parameters, aSum(N)) {Число параметров определяет сумматор}
 Connections
 {Входные сигналы каскада – входные сигналы сумматора}
 InSignals[1..NumberOf(InSignals, aSum(N))] <=> aSum.InSignals[1..NumberOf(InSignals, aSum(N))]
 {Выход сумматроа – вход нелинейного преобразователя}
 aSum.OutSignals <=> S_NotTrain.InSignals
 {Выход преобразователя – выход каскада}
 OutSignals <=> S_NotTrain.OutSignals
 Parameters[1..NumberOf(Parameters, aSum(N))] <=> aSum.Parameters[1..NumberOf(Parameters, aSum(N))]
End {Конец описания сигмоидного нейрона с произвольным сумматором}
{Слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}
Layer Lay1(aSum : Block; N,M : Long; Char : Real)
 Contents Sigm: NSigm(aSum,N,Char)[M] {В состав слоя входит M нейронов}
 InSignals M * NumberOf(InSignals, Sigm)
 {Число входных сигналов определяется как взятое M раз число входных сигналов нейронов. Вместо имени нейрона используем псевдоним}
 OutSignals M {Один выходной сигнал на нейрон}
 Parameters M * NumberOf(Parameters, Sigm)
 {Число параметров определяется как взятое M раз число параметров нейронов}
 Connections
 {Первые NumberOf(InSignals, NSigm(aSum,N,Char)) сигналов первому нейрону, и т.д.}
 InSignals[1..M *NumberOf(InSignals, Sigm)] <=> Sigm[1..M].InSignals[1..NumberOf(InSignals, Sigm)]
{Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}
 OutSignals[1..M]<=> Sigm[1..M].OutSignals
 {Параметры слоя – параметры нейронов}
 Parameters[1..M *NumberOf(Parameters, Sigm)] <=> Sigm[1..M].Parameters[1..NumberOf(Parameters, Sigm)]
End {Конец описания слоя сигмоидных нейронов с произвольным сумматором}
{Слой точек ветвления}
Layer BLay(N,M : Long)
 Contents Branch(N)[M] {В состав слоя входит M точек ветвления}
 InSignals M {По одному входному сигналу на точку ветвления}
 OutSignals M * N {N выходных сигналов у каждой точки ветвления}
 Connections
 InSignals[1..M] <=> Branch[1..M].InSignals {По одному входу на точку ветвления}
 {Выходные сигналы в порядке первый с каждой точки ветвления, затем второй и т.д. }
 OutSignals[1..N * M]<=> Branch[+:1..M].OutSignals[1..N]
End {Конец описания слоя Точек ветвления}
{Полный слой сигмоидных нейронов с произвольными сумматорами на N входов}
Cascad FullLay(aSum : Block; N,M : Long; Char : Real)
 Contents Br: BLay1(M,N), Ne: Lay1(aSum,N,M,Char) {Слой точек ветвления и слой нейронов}
 InSignals N {Число входных сигналов – число точек ветвления}
 OutSignals M {Один выходной сигнал на нейрон}
 Parameters NumberOf(Parameters, Ne)
 {Число параметров определяется как взятое M раз число параметров нейронов}
 Connections
 {Входные сигналы – слою точек ветвления}
 InSignals[1..N]<=> Br.InSignals[1..N]
 {Выходные сигналы нейронов - выходные сигналы сети}
 OutSignals[1..M]<=> Ne.OutSignals[1..M]
 {Параметры слоя – параметры нейронов}
 Parameters[1..NumberOf(Parameters, Ne)] <=> Ne.Parameters[1..NumberOf(Parameters, Ne)]