Войти

Показать полную графическую версию : Нeйрoceть в dеlphi


z.al
11-12-2013, 21:30
Обращаюсь к тем форумчанам, которые могут дать дельный совет.))
Хочу научиться работать с нейросетями в delphi. Но для начала нужно научиться делать, хотя бы один нейрон)
В Интернете нашел схему нейрона - математический аппарат 107868
для того чтобы получился нейрон, видимо, нужно запрограммировать эти самые формулы.
Я так понимаю, что х - это должен быть массив типа real, w - так же массив данных, который нужно будет задавать через random.
Так передо мной стоит конкретная задача - сложение двух чисел (это как две входные данные нейрона, если ничё не путаю).
На форму в делфи я скинул два edita(куда будут вводиться числа) один button(сложить) и label(результат).

Помогите, пожалуйста новичку, пойти немного дальше))

torauma
12-12-2013, 09:22
х - это должен быть массив типа real »
Не обязательно real. Тип данных зависит от проекта сети.
w - так же массив данных, который нужно будет задавать через random »
Изначально можно и через random, но потом они изменяются в процессе обучения сети.
Так передо мной стоит конкретная задача - сложение двух чисел (это как две входные данные нейрона, если ничё не путаю). »
Вам же все четко расписано. Есть набор входных сигналов (Xi), есть набор весовых коэффициентов синапсов (Wi) и есть активационная функция. Нужно посчитать произведение Xi*Wi для каждого синапса, посчитать сумму этих произведений и передать ее в качестве аргумента активационной функции. Значение этой функции и будет выходным сигналом.

z.al
12-12-2013, 13:06
torauma, ,благодарю, спасибо за пояснение )

stronger
12-12-2013, 13:11
torauma, 1000 раз извиняюсь за то что такой дундук, но не могли бы вы пояснить эту самую активационную функцию

torauma
12-12-2013, 13:13
stronger, а что именно непонятно?

stronger
12-12-2013, 13:20
torauma, как ею пользоваться. 1/1+е^-ax. e = 2,84, а = чему?, x=?

torauma
12-12-2013, 13:39
x - сумма взвешенных входных сигналов.
a - коэффициент наклона сигмоида. Выбирается при проектировании сети.
Кроме логистической функции могут использоваться и другие. Чаще всего сигмоиды и их аппроксимации. Несколько примеров можно посмотреть здесь. (http://www.aiportal.ru/articles/neural-networks/activation-function.html)

stronger
12-12-2013, 13:45
torauma, Спасибо )

stronger
26-12-2013, 18:02
torauma, Помогите, пожалуйста исправить ошибку: for loop control variable must be simple local variable
108414

stronger
26-12-2013, 21:28
а всё, исправил, сморосил чуток




© OSzone.net 2001-2012