Docs

НАЗВАНИЕ

computeAbstractNeurons - производит дискретное моделирование абстрактных нейронов с целью вычисления их выходных сигналов

СИНТАКСИС

function computeAbstractNeurons(neurons, times);

ОПИСАНИЕ

Функция используется для выполнения дискретного моделирования абстрактных нейронов с идентификаторами neurons. Моделирование состоит из times шагов. На каждом шаге будет произведено последовательное вычисление всех выходных сигналов, начиная с первого нейрона. Более одного шага требуется, только если нейронная сеть имеет обратную связь.

ВОЗВРАЩАЕМЫЕ ЗНАЧЕНИЯ

Отсутствуют.

ПРИМЕРЫ

Простой случай:

connectors = createAbstractConnectors(6);
weights = createAbstractWeights(5);
procUnit = createProcUnit(PROC_UNIT.WEIGHTED_SUM);
actFunc = createActFunc(ACT_FUNC.LINEAR, 1.0, 0.0);
setSignals(connectors, 0, {1.0}); -- Коннектор 0 представляет вход для смещения;

neuron1 = createAbstractNeuron(3, {0, 2, 1}, connectors, 3, weights, 0, procUnit, actFunc);
setAbstractWeights(neuron1, {7.0, 10.0, 5.0}); -- Задаем веса для neuron1;
setSignals(connectors, 1, {0.2, 0.1}); -- Задаем входные сигналы для neuron1;

neuron2 = createAbstractNeuron(2, {0, 4}, connectors, 5, weights, 3, procUnit, actFunc);
setAbstractWeights(neuron2, {4.0, 2.0}); -- Задаем веса для neuron2;
setSignals(connectors, 4, {0.5}); -- Задаем входные сигналы для neuron2;

computeAbstractNeurons({neuron1, neuron2}, 1);
out1 = getSignals(connectors, 3, 1); -- {9.0}
out2 = getSignals(connectors, 5, 1); -- {5.0}

СМ. ТАКЖЕ

createAbstractNeuron