Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.
Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены
по данному курсу,
. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе (
и
), и
, включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера.
#AutBody_1prog
учебный план
#AutBody_1lab
задания на лабораторные работы
#AutBody_14DocRoot
Clab
#AutBody_15DocRoot
Нейроучебник
#AutBody_16DocRoot
проект стандарта нейрокомпьютера
Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.
Адаптивный сумматор
Адаптивный сумматор
Для адаптивного сумматора на n входов оценка константы Липшица, получаемая через представление его в виде суперпозиции слоя синапсов и простого сумматора, вычисляется следующим образом. Используя формулу (7) для синапсов и правило (5) для вектор-функции получаем следующую оценку константы Липшица слоя синапсов:
.
Используя правило (4) для суперпозиции функций и оценку константы Липшица для простого сумматора (10) получаем:
?A ? ???L = ?n||?||. (13)
Однако, если оценить константу Липшица адаптивного сумматора напрямую, то, используя (6) и тот факт, что при фиксированных длинах векторов скалярное произведение достигает максимума для сонаправленных векторов получаем:
(14)
Очевидно, что оценка (14) точнее, чем оценка (13).
