массив входных данных
Это интересно!!!
массив входных данных гост

массив выходных данных

Массив входных данных — n econ.

В современных операционных системах предусмотрены различные способы обмена данными между приложениями (устройства, передающие информацию с датчиков, так же будем считать приложениями). Наиболее универсальным является обмен в символьном формате. Вопрос конкретной реализации обмена выходит за рамки данной работы, поскольку это чисто технический вопрос. Вне зависимости от того, каким путем и из какого приложения данные попали в задачник, их представление должно быть одинаковым (принятым в данной реализации задачника). То есть, откуда бы не получал данные задачник, остальные компоненты нейрокомпьютера всегда получают данные от задачника в одном и том же виде. Этот вид зафиксирован в приложении при описании стандарта компонента задачник.
Поля задачника
Далее будем полагать, что задачник является реляционной базой данных из одной таблицы или набора параллельных таблиц. Каждому примеру соответствует одна запись базы данных. Каждому данному — одно поле. В данном разделе рассмотрены допустимые типы полей, с точки зрения типа хранящихся в них данных. В разд. все поля разбиваются по смысловой нагрузке. Все поля базы данных можно разбить на четыре типа — числовые поля, текстовые поля, перечислимые поля и поля типа рисунок.
Числовые поля. Поля числовых типов данных integer, long и real (см. раздел в приложении) предназначены для хранения различных чисел. Поля числового типа могут нести любую смысловую нагрузку.
Перечислимые поля. Поля перечислимого типа служат для хранения качественных признаков — полей базы данных, содержащих, как правило, текстовую информацию, но имеющих малое число различных значений. Простейшим примером поля перечислимого типа является поле «пол» — это поле может принимать только два значения — «мужской» или «женский». Поле перечислимого типа не хранит соответствующего текстового значения, вместо него в поле содержится номер значения. Поля перечислимого типа могут быть только входными данными, комментариями или ответами.
Строки (текстовые поля). Поля текстового типа предназначены для хранения тестовой информации. Они могут быть только комментариями.
Рисунок. Поля типа рисунок предназначены для хранения графической информации. В данной работе не устанавливается способ хранения полей типа рисунок. В приложении оговаривается только способ хранения полей типа рисунок на диске для файлов задачника, созданного в нейрокомпьютере. При передаче рисунков предобработчику используется формат, согласованный для предобработчика и задачника.
Состав данных задачника
Компонент задачник является необходимой частью нейрокомпьютера вне зависимости от типа применяемых в нем нейронных сетей. Однако в зависимости от решаемой задачи содержимое задачника может меняться. Так, например, для решения задачи классификации без учителя используют нейросети, основанные на методе динамических ядер [224, 262] (наиболее известным частным случаем таких сетей являются сети Кохонена [131, 132]). Задачник для такой сети должен содержать только массивы входных данных и предобработанных входных данных. При использовании обучаемых сетей, основанных на принципе двойственности, к задачнику необходимо добавить массив ответов сети. Кроме того, некоторые исследователи хотят иметь возможность просмотреть ответы, выданные сетью, массив оценок примера, показатели значимости входных сигналов и, возможно, некоторые другие величины. Поэтому, стандартный задачник должен иметь возможность предоставить пользователю всю необходимую информацию.

До вызова всех модулей в index.php производить сбор входных данных с $_GET, $_POST в общий массив массив, допустим $Input.31 августа 2006

Цвет примера и обучающая выборка
Довольно часто при обучении нейронных сетей возникает необходимость использовать в обучении не все примеры задачника, а только часть. Например, такая возможность необходима при использовании метода скользящего контроля для оценки качества обучения сети. Существует несколько способов реализации такой возможности. Кроме того, часто бывает полезно приписать примерам ряд признаков. Так, при просмотре задачника, пользователю полезно видеть степень обученности примера (например, отображать зеленым цветом примеры, которые решаются сетью идеально, желтым — те, которые сеть решает правильно, но не идеально, а красным — те, при решении которых сеть допускает ошибки).
Ту часть задачника, которая в данный момент используется в обучении нейронной сети, будем называть обучающей выборкой. Для выделения из задачника обучающей выборки предлагается использовать механизм «цветов». Если все примеры покрашены в некоторые цвета, то обучающую выборку можно задать, указав цвета примеров, которые необходимо использовать в обучении. В соответствии с предлагаемой схемой, каждый пример покрашен каким-то цветом, а при задании обучающей выборки можно задать комбинацию цветов. Схема работы с цветами детально рассмотрена в разделе приложения.
Выделенную с помощью механизма цветов часть задачника будем далее называть текущей выборкой. Обучающая выборка является частным случаем текущей выборки.
Входные данные
Входные данные — данные, необходимые для решения сетью примера. Входные данные являются массивом. Существует всего несколько видов входных данных. Каждый элемент массива входных данных может быть:

12.7 Описание массива информации 30. 12.8 Чертеж формы документа (видеокадра) 30. 12.9 Массив входных данных 31.

• числом;
• полем с ограниченным числом состояний;
• рисунком.
Комментарии
Пользователю, при работе с задачником, часто бывает необходимо иметь возможность идентифицировать примеры не только по номерам. Например, при работе с медицинскими базами данных полезно иметь поле, содержащее фамилию больного или номер истории болезни. Для этих целей в задачнике может потребоваться хранить массив комментариев, которые не могут быть использованы в обучении. Кроме того, при исключении какого либо входного сигнала из множества входных сигналов, он не исключается из задачника полностью, а переводится в комментарии.
Предобработанные данные
Предобработанные данные — это массив входных сигналов сети, полученный из входных данных после предобработки, выполняемой компонентом предобработчик. Хранение задачником этого массива необязательно. Каждый элемент массива предобработанных данных является действительным числом. Следует отметить, что любая нетривиальная предобработка, как правило, изменяет длину массива.
Правильные ответы
Правильные ответы — массив ответов, которые должна выдать обученная нейронная сеть при решении примера. Этот массив необходим при обучении сетей с учителем. При использовании других видов сетей хранение задачником этого массива необязательно. Элементами массива ответов могут быть как числа, так и поля с ограниченным набором состояний. В первом случае будем говорить о задаче аппроксимации функции, а во втором — о задаче классификации объектов.
Полученные ответы
Полученные ответы — массив ответов, выданных сетью при решении примера. Для задачника хранение этой части примера не обязательно.
Оценки
Оценки — массив оценок, полученных сетью за решение всех подзадач примера (число подзадач равно числу ответов примера). Хранение этого массива задачником не обязательно.
Вес примера
Вес примера — скалярный параметр, позволяющий регулировать интенсивность участия примера в процессе обучения. Для не обучаемых нейронных сетей вес примера может использоваться для учета вклада данных примера в формируемую карту связей. Применение весов примеров зависит от типа используемой сети.
Достоверность ответа
При составлении задачника ответы довольно часто получаются как результат измерения или путем логических выводов в условиях нечеткой информации (например, в медицине). В этих случаях одни ответы имеют большую достоверность, чем другие. Некоторые способы построения оценки или формирования карты связей нейронной сети позволяют использовать эти данные. Достоверность ответа является массивом, поскольку ответ каждой подзадачи данного примера может иметь свою достоверность. Каждый элемент массива достоверностей ответов является действительным числом от нуля до единицы.
КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ: ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО МОЕДЛИРОВАНИЯ СО РАН: Миркес Е.М: Учебное пособие по курсу: НЕЙРОИНФОРМАТИКА: Красноярск 2002 1 Введение 1 Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 1 Лабораторная № 1 1 Лабораторная № 2 2 Лабораторная № 3 2 Лабораторная № 4 2 Лабораторная № 5 2 Лабораторная № 6 2 Лабораторная № 7 2 Вопросы к экзамену 2 Лекция 1. Возможности нейронных сетей 3 Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 4 Содержательная постановка задачи 4 Формальная постановка задачи 4 Сеть Кохонена 4 Обучение сети Кохонена 4 Сеть Кохонена на сфере 4 Метод динамических ядер 5 Выбор начального приближения 5 Примеры видов классификации 6 Сферическая модель 6 Пространственная модель 6 Модель линейных зависимостей 6 Определение числа классов 6 Простой подбор 6 Методы отжига 7 Лекции 4, 5 и 6. Нейронные сети ассоциативной памяти, функционирующие в дискретном времени 8 Описание задачи 8 Формальная постановка задачи 8 Сети Хопфилда 8 Функционирование сети 8 Ортогональные сети 9 Тензорные сети 10 Сети для инвариантной обработки изображений 11 Конструирование сетей под задачу 11 Численный эксперимент 11 Доказательство теоремы 12 Лекция 7.1. Двойственные сети 13 Краткий обзор нейронных сетей 14 Выделение компонентов 14 Запросы компонентов нейрокомпьютера 15 Запросы к задачнику 15 Запрос к предобработчику 15 Запрос к исполнителю 15 Запросы к учителю 15 Запрос к контрастеру 15 Запрос к оценке 15 Запрос к интерпретатору ответа 15 Запросы к сети 15 Лекция 7.2. Задачник и обучающее множество 15 Структуры данных задачника 15 Поля задачника 16 Состав данных задачника 16 Цвет примера и обучающая выборка 16 Входные данные 16 Комментарии 16 Предобработанные данные 16 Правильные ответы 16 Полученные ответы 16 Оценки 16 Вес примера 16 Достоверность ответа 16 Уверенность в ответе 17 Лекция 8. Предобработчик 17 Нейрон 17 Различимость входных данных 17 Классификация компонентов входных данных 18 Кодирование бинарных признаков 18 Кодирование неупорядоченных качественных признаков 18 Кодирование упорядоченных качественных признаков 19 Числовые признаки 19 Простейшая предобработка числовых признаков 19 Оценка способности сети решить задачу 19 Оценка констан

2. Проверяет корректность входных данных. Нельзя надеяться на то, что  • Начиная с версии PHP 4.1 входные параметры доступны в массивах $_GET и $_POST.


Выполняет БПФ массива значений с помощью CUDA, осуществляя  * @. param inputData - массив входных значений

Array Editor (Редактор Массивов Данных) – Просмотр содержимого массивов  Например, функция sin возвращает массив того же размера, что и входной массив.


Пример документа «Массив входных данных» (В6 по ГОСТ 34.201-89), разработанного для автоматизированной


Входные данные. Вводятся натуральные числа числа N, A, B, C, D.  Выходные данные. Выведите повернутый массив в формате входных данных.

Массив входных данных (В6 по ГОСТ 34.201-89) автоматизированной измерительно-информационной системы коммерческого учета электроэнергии (АИИС КУЭ) (пример).


5.9. Массив входных данных.  2) описание входных, выходных, нормативно-справочных данных


Предположим, что входной массив состоит из n целых чисел в диапазоне от 0 до k − 1, где k  Это возможно благодаря определенным предположениям о входных данных.

входной массив данных: 2 фразы в 2 тематиках. Программирование. 1.


Пусть X={х1, х2, , xn} – начальный массив входных данных, выполнение которого привело к корректному завершению программы.


5.9. Массив входных данных.  описание входных, выходных, нормативно-справочных данных

Приведенные структуры данных (массив и стек) не  Сложность алгоритма: O n 2 . На каждом шаге алгоритма выбирается один из элементов входных данных и


Например: {1;2;3;4;5}. Горизонтальные массивы могут быть использованы в качестве входных данных для формулы массива.


Ключевые слова: входные данные, разбиение, алгоритм, Visual Studio, функция, сортировка массива, переносимость, адаптация, эффективность алгоритма

Функция КВАРТИЛЬ(массив, часть) аналогична предыдущей. Первый аргумент массив задает входной интервал данных


обозначение массива; наименование носителя данных  перечень входных данных. 2.6.2. Требования к содержанию разделов.


Формат входных данных В первой строке входного файла даны три целых числа: , и, где - количество элементов в массиве .

Мы определили тип данных как массив Паскаля.  Входными данными в этой задаче будут являться два одномерных массива.


В следующей строке входных данных расположены сами элементы массива — целые числа, по модулю не превосходящие 30 000.


4.3. Комбинированные структуры данных: массивы и списки списков.  Метод вставок также дает хорошие результаты для упорядоченных входных данных (число

7.1. Массив элементов фиксированной длины и Метод итераций. Т.к. для метода итераций в этом случае изменяется лишь формат входных данных


Система MATLAB упаковывает все заданные входные и выходные аргументы в массив ячеек. Каждая ячейка может содержать любой тип и любое количество данных.


Сортировка массива очень типичная задача на работу с массивами, наверное  На каждом шаге алгоритма мы выбираем один из элементов входных данных и

Если данные входного массива были близки к случайным — размер упорядоченных подмассивов близок к minrun, если в данных были упорядоченные диапазоны


Рекомендуем

rd-ok.ru Телефон: +7 (382) 089-44-12 Адрес: Краснодарский край, Армавир, Посёлок РТС, дом 43