[Malckhazar]

Читаю книгу Тарасова по НС, раздел про сеть Хопфилда. Возщникла "небольшая" нестыковка - в этой сети присутствует функция энергии сети, однако, она определяется везде по-разному, хотя это - ключевой объект, который управляет работой всей сети. Я так понимаю, что этак функция должна выбираться исходя из задачи, но непонятно, какой именно вид мне нужен? Жду ответа Бажина ДН...



Что касается выбора сети... не помню, отмечал я эту особенность или нет, но одно из главных преимуществ сети Хопфилда - это возможность сети к восстановлению эталона из незашумленного образца. А это - огромное примущество в случае распознавания образов.

-------

Бажин ДН ответил

Malckhazar (09:45:41 23/03/2007)

Дмитрий Николаевич, здравствуйте! В литературе встречаются разные определения функции энергии для сети Хопфилда - какое определение считать верным?



Malckhazar (09:50:10 23/03/2007)

Если же вид этой функции определяется для каждого вида задачи индивидуально, то какой вид мне лучше выбрать?



Бажин ДН (11:25:35 23/03/2007)

вы решаете какую задачу?



Malckhazar (11:25:58 23/03/2007)

Распознавание образов - первые 5 символов фамилии



Бажин ДН (11:26:26 23/03/2007)

так берите перцептрон и обучайте его

или вы хотите именно сетью Хопфилда?



Malckhazar (11:26:46 23/03/2007)

хочу взять сеть Хопфилда, т.к. она может восстанавливать зашумленные образцы



Бажин ДН (11:27:32 23/03/2007)

выбирайте ту фукнцию какая больше нравится :-)

или как вариант - оценить влияние функции на результат распознавания



Malckhazar (11:28:18 23/03/2007)

хым. Ну я могу много функций напридумывать Вот только результат может быть сомнительным )



Бажин ДН (11:28:57 23/03/2007)

а зачем их придумывать? возьмите готовую



Malckhazar (11:29:41 23/03/2007)

ну, я сделаю несколько вариантов, с возможностью выбора



Бажин ДН (11:29:45 23/03/2007)

ок



Malckhazar (11:29:56 23/03/2007)

заодно будет занятно поглядеть результат )



Бажин ДН (11:30:03 23/03/2007)

угу



ыыы, типо "делайте, как хотите, только от меня отстаньте!" ))

----------

Думал над структурой нужной мне сети - предполагается сделать двуслойную сеть: первый слой - слой Хопфилда, предназначен для приведения входного вектора к некоторому образцу, заданному в обучении, на выходе - вектор, близкий к эталону; второй слой - слой Кохонена, от которого требуется определить, на какой именно эталон похож преобразованный вектор и выдать номер этого вектора (по номеру задействованного нейрона).

На вход сети будет подаваться вектор, полученный путем разбиения исходного поля с графическим символом на некоторую карту с помощью задаваемой сетки. Одной из проблем является задание размерности ээтой сетки, т.к. она определяет количество нейронов в слое Хопфилда и при изменении размера сетки придется проводить переобучение всей сети. Да, компонентами векторов будут являться процентные отношения закрашенных пикселей к общему числу пикселей ячейки.

@музыка: Jarrid Mendelson - A plan of attack

@настроение: рабочее

Comments

[donniedarko]

*пытается собрать в ведерко взорванный мозг*

[Malckhazar]

Гы-гы-гы )))

[nikole11]

кошмар.

я еще не садилась за него... молодец ты такой...

дашь потом что-нить почитать

[Malckhazar]

Не вопрос.