Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Дополнительные переменные

Дополнительные переменные

При описании структуры сетей необходимо учитывать следующую дополнительные переменные, доступные в методах Forw и Back. Для каждой сети при прямом функционировании определен следующий набор переменных:

• InSignals[K] — массив из K действительных чисел, содержащих входные сигналы прямого функционирования.

• OutSignals[N] — массив из N действительных чисел, в которые заносятся выходные сигналы прямого функционирования.

• Parameters[M] — массив из M действительных чисел, содержащих параметры сети.

При выполнении обратного функционирования сети доступны еще три массива:

• Back.InSignals[K] — массив из K действительных чисел, параллельный массиву InSignals, в который заносятся выходные сигналы обратного функционирования.

• Back.OutSignals[N] — массив из N действительных чисел, параллельный массиву OutSignals, содержащий входные сигналы обратного функционирования.

• Back.Parameters[M] — массив из M действительных чисел, параллельный массиву Parameters, в который заносятся вычисленные при обратном функционировании поправки к параметрам сети.

При обучении (модификации параметров или входных сигналов) доступны все переменные обратного функционирования и еще два массива:

• InSignalMask[K] — массив из K логических переменных, параллельный массиву InSignals, содержащий маску обучаемости входных сигналов.

• ParamMask[M] — массив из M логических переменных, параллельный массиву Parameters, содержащий маску обучаемости параметров.

Оглавление книги