ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...

More documents

Recommendations

Info

ISBN 5–7262–0471–9ЛЕКЦИИ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕДля получения оценки α cr вероятности P трансформировались, как идля плотного кодирования, в значения F по формуле (29), а значения Fаппроксимировались формулой (30). Результаты аппроксимации показанына рис. 9 (p = 0.1) и рис. 10 (p = 0.02).Как и для плотного кодирования, формула (30) обеспечивает хорошееприближение для зависимости F от α и N. Среднеквадратичная ошибкарассогласования экспериментальных значений F от рассчитанных поформуле (30) была примерно той же, что и для плотного кодирования (вдиапазоне от 0.35 до 0.45). Информационная емкость (оцененная как α crпри m in = 1) составляет 0.257 ± 0.006 для p = 0.1 и 0.411 ± 0.007 дляp = 0.2. Ее можно сравнить с предсказаниями RM-, SN- и SS-приближений,которые, соответственно, дают 0.22, 0.27 и 0.42 для p = 0.1; 0.31, 0.325и 0.365 для p = 0.02. Таким образом, для p = 0.1, как и для плотногокодирования, компьютерное моделирование дает оценку информационнойемкости между значениями, предсказанными RM- и SN-приближениями.В противоположность этому, для p = 0.02 компьютерное моделированиедает удивительно высокую оценку информационной емкости. Эта оценкадаже больше предсказания SS-приближения. Для того, чтобы проверить,не является ли полученная завышенная оценка информационной емкостиследствием выбора m b , она была пересчитана при m b = 0.8. Изменение m bпривело лишь к статистически незначимым изменениям информационнойемкости: α cr = 0.396 ± 0.008.Гистограммы, представленные на рис. 8, также показывают, что полученнаязавышенная оценка информационной емкости при p = 0.02 не являетсястоль нереалистичной. Распределение финальных пересечений m fостается близким к единице вплоть до N = 10000 даже при α = 0.42. Тоже самое демонстрирует рис. 10a: вероятность P продолжает возрастатьпри увеличении N даже при α = 0.42. Мы можем предсказать ее падениепри α = 0.42 и N > 10000 только на основе используемой аппроксимации.Таким образом простейшее SS-приближение дает наиболее точнуюоценку информационной емкости в пределе большой разреженности кодирования.Однако это не столь уж и большое его преимущество, посколькувсе три приближения SS, SN и RM дают все более близкие результаты приувеличении разреженности [10].Результаты для областей притяжения представлены на рис. 11. Приp = 0.1 (рис. 11a) данные компьютерного моделирования очень близкик полученным SN-методом. Тогда, как при p = 0.02 (рис. 11b) они оченьблизки к полученным SS-методом.60 УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети
А. А. ФРОЛОВ, Д. ГУСЕК, И. П. МУРАВЬЕВРИС. 10. Зависимость F от α и ln N для p = 0.02 и m in = 1 (a),m in = 0.5 (b), m in = 0.3 (c) и m in = 0.1 (d)Значения α изменяются с шагом 0.02 от от 0.34 (верхняя кривая) до 0.48(нижняя кривая) на (a), от 0.28 до 0.38 на (b), 0.14 до 0.3 на (с) и от 0.06до 0.14 на (d). Толстые прямые линии соответствуют α = α cr = 0.41 на (a),α = α cr = 0.33 на (b), α = α cr = 0.261 на (c) и α = α cr = 0.115 на (d).УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети 61
Page 1 and 2:
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗ
Page 4 and 5:
ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
Page 6 and 7:
Page 8 and 9:
Page 10 and 11: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
Page 28 and 29: А. А. ФРОЛОВ 1) , Д. ГУ
Page 72 and 73: Б. В. КРЫЖАНОВСКИЙ,
Page 86 and 87: Н. Г. МАКАРЕНКОИнст
Page 110 and 111:
Page 112 and 113:
Page 114 and 115:
Page 116 and 117:
Page 118 and 119:
Page 120 and 121:
Page 122 and 123:
Page 124 and 125:
Page 126 and 127:
Page 128 and 129:
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
Page 134 and 135:
Page 136 and 137:
Page 138 and 139:
Page 140 and 141:
Page 142 and 143:
Page 144 and 145:
Page 146 and 147:
Page 148 and 149:
Page 150 and 151:
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159:
Page 160 and 161:
Page 162 and 163:
Page 164 and 165:
Page 166 and 167:
Page 168 and 169:
Page 170 and 171:
Page 172 and 173:
Page 174 and 175:
Page 176 and 177:
Page 178 and 179:
Page 180 and 181:
Page 182 and 183:
Page 184 and 185:
Page 186 and 187:
Page 188:
НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФ
show all

ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...