Вам это будет интересно!

  • Макрос или функция в Excel 2010

  • KIS 2013 продление . Не принимает “предыдущий код активации”



  • По просьбам читателей :D.
    Посмотрел на bpnn.py Найла Шеменауера. Это реализация класса многослойного перцептрона.

    Конструктор NN(a1, а2, а3, а4,..., аn)принимает в качестве аргументов список n целых чисел (a1, а2, а3, а4...) и создает нейросеть из n слоев с числом нейронов на i-м слое равном аi. В качестве функции активации на всех слоях, кроме входного используется гиперболический тангенс. При создании веса устанавливаются случайными.

    Функция имитации self.test(P) принимает в качестве аргумента список Р, состоящий, в свою очередь, из N списков, первый элемент (т.е. P[0]) каждого из которых берется как входной вектор (и, следовательно, должен представлять собой список действительных чисел размерностью а1), а остальные игнорируются. Из Р сеть имитирует все N списков по очереди. Возвращает значения выходов в виде списка из N списков размерностью аn (размерность выходного слоя).

    Функция обучения self.train(P) принимает аргумент, структура которого описана выше. Первый элемент (т.е. P[0]) каждого из списка Р используется в качестве вектора входа, второй элемент (т.е. P[1]) каждого из списка Р используется в качестве целевого выхода размерностью аn, а остальные игнорируются. Обучение проводится по всему массиву из N пар типа вход-выход. Функция обучения по алгоритму обратного распространения ошибки реализована с минимизацией по методу Ньютона и ограничением по числу итераций (1000).

    Преимущества: Простая и ясная реализация архитектуры, которая вполне может послужить основой для разработки других типов сетей.

    Недостатки: Слабая функция обучения. Единственный тип функции активации (гиперболический тангенс).

    Возможные улучшения: Добавить другие функции активации, добавить возможность определения функции активации для каждого слоя по отдельности, добавить алгоритмы обучения. Возможно, стоит сделать интерфейс, где произвольная функция активации может передаваться пользователем в виде аргумента конструктора (в стиле лямбда).

    Пример:
    pat = [
    [[0,0], [0]],
    [[0,1], [1]],
    [[1,0], [1]],
    [[1,1], [0]]
    ]

    # create a network with two input, two hidden, and one output nodes
    n = NN(2, 2, 1)
    # train it with some patterns
    n.train(pat)
    # test it
    n.test(pat)














    Вам это будет интересно!

  • Макрос или функция в Excel 2010

  • KIS 2013 продление . Не принимает “предыдущий код активации”




  • Последние новости


    Пробковые утеплители

    Одним из высокоэффективных современных утепляющих материалов считаются плиты, изготовленные из измельченной коры пробкового дуба. Среди их главных достоинств следует назвать небольшой вес, твердость, прочность и устойчивость к гниению и образованию плесени при воздействии влаги. Пробковые теплоизолирующие материалы не повреждаются грызунами и не разрушаются...
    Читать далее »

    Приложение

    Утепление окна стекловолокном – обязательное условие, при котором значительно снизятся теплопотери. Теплоизоляция кирпичного дома плитами пенополистирола – надежный способ сделать жилище теплым и комфортным. Как сделать это правильно, показано на рис. 50. ...
    Читать далее »

    Пенополистирольные утеплители

    В последнее время на строительном рынке особенно высоким спросом пользуется теплоизолирующий материал URSA XPS. Его выпускают в форме жестких плит, размер которых составляет 1,25 × 0,6 м. Сырьем для производства данного материала является экструдированный пенополистирол, обладающий структурой с закрытыми ячейками. URSA XPS – это утеплитель, главными свойствами которого являются устойчивость к воздействию влаги и высока...
    Читать далее »

    Торфяные утеплители

    Для повышения теплоизоляционных характеристик ограждающих конструкционных элементов нередко используют торфоизоляционные плиты. Их производят на основе плохо разложившегося торфа, который отличается волокнистой структурой. В процессе обработки сырье формуют и выдерживают в условиях высокой температуры. Плотность торфоизоляционных плит составляет от 170 до 260 кг/м3, а коэффициент теплопроводности равен 0,06 Вт/(м°С)...
    Читать далее »

    Теория теплопередачи - основа строительства

    Современные физики говорят о 3 явлениях, выражающих теплопередачу, – теплопроводности, излучении и конвекции. Каждое из них обладает собственными характеристиками. Так, при определении свойств однородных твердых тел говорят о теплопроводности. Ее суть заключается в способности одного объекта передавать тепло другому при соприкосновении либо посредством промежуточного проводника (рис. 3). ...
    Читать далее »

    Древесно-стружечные теплоизолирующие материалы

    Одним из наиболее распространенных в настоящее время древесно стружечных утеплителей является фибролит. Его получают путем смешивания древесной стружки, портландцемента и воды. Древесная стружка, или древесная шерсть, при этом должна состоять из лент длиной не менее 50 см. В некоторых случаях портландцемент нередко заменяют магнезиальным вяжущим компонентом. Перед технологической обработкой древесную стружку, вы...
    Читать далее »

    Стеклянные утепляющие материалы

    Технология изготовления стекловаты во многом сходна с методом производства минеральной ваты. В качестве основного сырья выступают мел либо известняк, кварцевый песок и сульфат натрия либо сода. Кроме того, для получения этого утеплителя могут использоваться и остаточные продукты стекольной промышленности. Стеклянная вата состоит из тончайших волокон, которые получают путем вытягивания из предварительно расплавле...
    Читать далее »