Каждая новая идентифицированная «единица памяти» может включаться в библиотеки сравнения, и таким образом можно постоянно доучивать PANN.
2.6. ФОРМИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
НА ОСНОВЕ НЕЙРОНОВ PROGRESS
Новые уникальные возможности при формировании нейронной сети.
В классических нейронных сетях первым шагом работы является формирование структуры сети из «пустых», необученных нейронов и формированию на синапсах случайного набора весов. И только после этого начинается обучение подготовленной сети.
В PANN совершенно другая ситуация: можно по отдельности учить любое количество нейронов; учить нейроны группами по пять, десять, сотням или тысячам нейронов или готовить целые библиотеки в формате BCF. А потом просто объединить все, что нужно, и таким образом получить единую сеть.
Существует множество разных схем и структур классических нейронных сетей, многие из них без труда можно воспроизвести с применением формального нейрона Progress. Рассмотрим сходства и различия классического персептрона с сетью PANN.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/chitat-onlayn/?art=70560820&lfrom=174836202&ffile=1) на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
