Rangkaian neural – HMA & DSMA

※ Rangkaian Neural ─ Hull Memindahkan Biasa (HMA) & Pemindahan Berskala Sisihan Biasa (DSMA) ※

☛ Menggunakan algoritma HMA namun yang ini adalah variasi daripada lag rendah kepada lag sifar
after which... bercantum dengan seterusnya:
↓
☛ Penapis Jurik/Melicinkan dan varieti MA yang disesuaikan
☛ Bercampur dengan Algoritma Biasa Pemindahan Skala Sisihan
☛ Lebih tinggi & Kaedah Terhebat (Lebih tinggi & pengiraan APB)

Berjaga jaga: Penggunaan terbaik dengan Jumlah pada penunjuk Carta Utama ─ dinasihatkan untuk penunjuk padam/ganti gerakan

Prinsip sementara Rangkaian Neural:

Komuniti Neural ialah peragawati output boleh laras sebagai keupayaan input. Ia terdiri daripada beberapa lapisan:

1. masukkan lapisan, yang terdiri daripada masukkan pengetahuan
2. lapisan tersembunyi, yang terdiri daripada nod pemprosesan yang dikenali sebagai neuron
3. lapisan keluaran, yang terdiri daripada 1 atau beberapa neuron, yang outputnya adalah output komuniti.

Semua nod lapisan bersebelahan adalah saling berkaitan. Sambungan ini dikenali sebagai sinaps. Setiap sinaps mempunyai pekali penskalaan yang ditetapkan, yang mana maklumat yang disebarkan melalui sinaps didarabkan. Pekali skala ini dikenali sebagai pemberat (w[i][j][k]). Didalam Rangkaian Neural Feed-Ahead (FFNN) maklumat disebarkan daripada input kepada output. Di sini adalah contoh FFNN dengan satu lapisan masuk, satu lapisan keluaran, dan dua lapisan tersembunyi:

Gambar Bersambung

Topologi FFNN biasanya disingkatkan seperti berikut: <# daripada input> - <# neuron dalam lapisan tersembunyi pertama> - <# neuron dalam lapisan tersembunyi kedua> -...- <# daripada keluaran>. Komuniti di atas mungkin dikenali sebagai a 4-3-3-1 masyarakat.
Maklumat diproses oleh neuron dalam dua langkah, sepadan dibuktikan di seluruh bulatan dengan isyarat penjumlahan dan isyarat langkah:

1. Semua input didarab dengan pemberat yang berkaitan dan dijumlahkan
2. The ensuing sums are processed by the neuron's pengaktifan beroperasi, yang keluarannya ialah keluaran neuron.

It's the neuron's activation operate that offers non-linearity to the neural community mannequin. Tanpanya, there isn't a motive to have hidden layers, dan komuniti saraf bertukar menjadi auto-regresif linear (AR) patung.

✜ Pemindahan Berskala Sisihan Biasa (DSMA) ✜

Yang baru DSMA dibuat oleh John Ehlers dan dipaparkan dalam bulan Julai 2018 situasi jurnal TASC.

DSMA ialah kaedah pelicinan pengetahuan yang bertindak sebagai pemindahan eksponen biasa dengan pekali pelicinan dinamik. Pekali pelicinan dikemas kini secara mekanikal terutamanya berdasarkan magnitud pengubahsuaian nilai. Dalam Pemindahan Berskala Sisihan Biasa, sisihan biasa daripada yang tersirat dipilih untuk menjadi ukuran magnitud ini. Penunjuk seterusnya menawarkan pelicinan maklumat yang ketara walaupun pengubahsuaian nilai adalah kecil dan tidak lama lagi menyesuaikan diri dengan pengubahsuaian tersebut.

Penulis menerangkannya kerana reka bentuknya, ia mempunyai ketinggalan yang minimum tetapi bersedia untuk membentangkan pelicinan yang ketara. Namun begitu, Rangkaian neural - HMA & Penunjuk DSMA digabungkan dengan penapis Jurik/pelicin bercampur dengan sistem HMA lag sifar.

Gambar Bersambung (klik pada untuk besarkan)

☝ I can't present any kind of assist like coding (bersama kod bekalan) dan perkhidmatan penyelesaian masalah.

☢ Tiada sebarang memastikan penunjuk ini berfungsi sepenuhnya atau tanpa ralat. Oleh itu, gunakan pada bahaya peribadi anda; Saya bersetuju untuk tiada tanggungjawab undang-undang untuk kerosakan sistem, kerugian kewangan dan juga kekurangan nyawa.

penggantian terakhir:
8:00 pagi
Khamis, 11 Oktober 2018
Greenwich Menyiratkan Masa (GMT)

Fail Bersambung

Neural-Network_HMA-DSMA-Jurik.zip 137 KB | 25 muat turun