Штирлиц — Сеть печатных салонов в Перми

Весь комплекс печатных услуг в Перми. Общирная сеть печатных салонов в Перми. Цифровая печать, цветное и черно-белое копирование документов, сканирование документов, ризография в Перми

Вих ком вход: Шаблоны сайтов | Бесплатные шаблоны для сайтов

Заказать диссертацию

О НАС: МИССИЯ, ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ. 

     Наша лаборатория была создана в 2006 году с целью «облегчения жизни» будущих выпускников ВУЗов, а так же кандидатов и докторов наук. Мы предоставляем высококачественные услуги по написанию всех видов научных работ: от авторефератов, рецензий и статей, до курсовых, дипломных работ, кандидатских и докторских диссертаций. Сделав заказ научной работы именно здесь, Вы гарантированно получаете непревзойденный и эксклюзивный интеллектуальный продукт с системой контроля качества и уровня плагиата, требования к которому не менее 80 % оригинальности. Мы обеспечиваем полное сопровождение всех выполняемых работ вплоть до результата защиты, будь то курсовая работа, либо диссертация на соискание ученой степени гуманитарных и технических наук.

ВИДЫ УСЛУГ: 

   — написание реферата, который требуется при вступительных экзаменах в аспирантуру;
   — подбор (формулировка) 3-5 тем диссертационных исследований, в соответствии с паспортом специальности, а так же с учетом актуальности темы на ближайшие несколько лет;
   — составление детального плана (структуры) диссертации, с описанием основных направлений исследований;
   — подготовка обоснования темы диссертационного исследования, которое состоит из: актуальности темы и общей характеристики проблемы, цели, частичных задач, границ и методов исследования; ожидаемых результатов и направлений их практического использования; структуры диссертационной работы;
   — подбор рекомендуемых литературных источников по уже утвержденной теме исследования, предоставление списка ранее защищенных диссертаций на похожую тему;
    — написание (доработка) кандидатских и докторских диссертаций, дипломных и курсовых работ, рефератов, эссе и других научных и учебных работ на заказ;
    — написание автореферата, научной статьи в соответствии с требованиями ВАК, рецензии на статью, тезисов к конференциям, круглым столам;
   — написание отзыва эксперта, официального оппонента (заключения эксперта, официального оппонента) на диссертацию и автореферат;
   — помощь в публикации статей диссертантов в специализированные печатные и интернет издания, утвержденные ВАКом;
   — доставка электронных копий защищенных диссертаций из Российской государственной библиотеки (РГБ) и Национальной библиотеки им. В.И. Вернадского (Украина).

СТИЛЬ АВТОРА – ИСПОЛНИТЕЛЯ, ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ, ПОЧЕМУ ИМЕННО МЫ? 

     Все работы выполняются опытными специалистами высшего класса с ученой степенью не ниже кандидата наук. Плоды результатов отточенного годами мастерства в написании научных работ к Вашим услугам. Мы соблюдаем принцип прозрачности взаимодействия с авторами, к ним Вы можете обращаться напрямую. Научные труды высшего сорта сопровождаются круглосуточной поддержкой и юридической чистотой сделки. По Вашему желанию на все работы предоставляется дополнительная гарантия в виде заключенного двухстороннего договора.
   При написании всех научных работ специалистом прорабатывается огромное число как рукописных, так и электронных версий диссертаций, монографий, книг, свежих статистических данных, аналитического материала. Именно поэтому выполненные научные работы отличаются самым высоким качеством, актуальностью и эксклюзивностью.

РЕЗЮМЕ. 

     В процессе взаимодействия с лабораторией научных работ “Моя диссертация” Вы получаете комплексную услугу полного сопровождения заказанной диссертационной работы, либо отдельного написания автореферата, реферата, научной статьи, курсовой, дипломной работы с которыми не будет стыдно при защите.

   Искренне Ваш, коллектив лаборатории  «Моя Диссертация».

Анализатор экстремальных значений аналогового сигнала — PatentDB.ru

Анализатор экстремальных значений аналогового сигнала

Иллюстрации

Показать все

Реферат

 

Изобретение относится к области исследования аналогового сигнала, выраженного напряжением или током. Цель изобретения — расширение функциональных возможностей за счет определения и регистрации участков с неизменяемыми параметрами исследуемого аналогового сигнала. Цель достигается введением дополнительных блоков: компаратора 6 с зоной нечувствительности, триггера 8, элемента ИЛИ 7. Кроме того, устройство содержит запоминающий блок 1, дифференциатор 2, нуль-орган 3, счетчик 4, триггер 5. 2 ил.

СОЮЗ СОВЕТСКИХ

СОЦИАЛИСТИЧЕСКИХ

РЕСПУБЛИК

„.SU„„15977 8 А1 рц5 С 01 R 19/04

1

Й .

«>j

ОЛИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

К А ВТОРСНОМУ СВИДЕТЕЛЬСТВУ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ

ПО ИЗОБРЕТЕНИЯМ И (ЛНРЫТИЯМ

ПРИ ГКНТ СССР (21) 4363648/24-21 (22) 12. О1. 88 (46) 07.10.90. Бюл. Р 37 (71) УАимский авиационный институт им. Серго Орджоникидзе (72) Ю.В.Лобанов, Р.З.Иаяхметов, А.Э.Хангильдин и С.В.Матусков (53) 621.317.79 (088,8) (56) Авторское свидетельство СССР

11!! 1296954, кл. !: 01 R 19/04, 1985, Авторское свидетельство СССР

Р 981898, кл. Г, 01 R 19/04, 1982 °

2 (54) АНАЛИЗАТОР ЭКСТРРИАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИИ АНАЛОГОВОГО СИГНАЛА (57) Изобретение относится к области исследования аналогового сигнала, выраженного напряжением или током.

Цель изобретения — расширение Аункциональных возможностей за счет определения и регистрации участков с неизменяемыми параметрами исследуемогп аналогового сигнала. Цель достигается введением дополнительных блоков: компаратора 6 с зоной чувствительности, триггера 8, элемента ИЛИ 7.

Кроме того, устройство содержит запоминающий блок 1, диААеренциатор 2, нуль-орган 3, счетчик 4, триггер 5.

2ил . е

1597748

45

Изобретение относится к аналоговой вычислительной технике, технике измерений и может быть использовано в системах, имеющих выходные сигналы и виде напряжения или тока.

Пель изобретения — расширение функциональных возможностей анализатора экстремальных значений аналогового сигнала за счет обеспечения определения и регистрации в исследуемом сигнале участков с неизменными на

1 интервале времени параметрами.

На Аиг. 1 приведена функциональная схема анализатора экстремальных значений аналогового сигнала; на

Аиг. 2 — временные диаграммы его работы.

Анализатор содержит. запоминающий блок 1, диААеренциатор 2, нуль-орган

3, счетчик 4, триггер 5, компаратор

6 с зоной чувствительности, элемент

ИЛИ 7 и триггер 8. Выход запоминающего блока 1 является выходом устройства, а инАормационный вход соединен с входом устройства и входом дифАереНциатора 2, выход которого соединен с входами компаратора 6 с зоной чувст= вительности и нуль-органа 3, выход которого соединен с входом счетчи3 ка 4 и вторым входом триггеров 5 и г

8, первый вход триггера 5 соединен с выходом счетчика 4, а выход — с

/ вторым входом элемента ИЛИ,выход ком- . ларатора 6 с зоной нечувствительности

35 соединен с вторыМ входом триггера 8, выход которого является вторым выходом устройства и соединен через элемент ИЛИ с управляющим входом запоминающего блока 1.

Анализатор работает следующим образом.

Входной аналоговый сигнал ( фиг. 2а) поступает на вход запоминающего блока 1 и диААеренциатора 2 (Аиг. 2б). С выхода диАференциатора

2 сигнал поступает на вход нуль-органа 3 и компаратора 6 с збной нечувствительности. С выхода нуль-органа 3 импульсные сигналы (Аиг.2в), соответствующие экстремумам входного сигнала, поступают на счетчик 4, второй вход триггера 5 и первый вход (синхронизирующий) триггера 3, на второй вход которого поступают импульсы с выхода компаратора б с зо-

55 .ной нечувствительности (Аиг. 2r).

Если входной сигнал устройства не проходит через экстремумы или не имеет участка с неизменными параметра> ми, то на входи триггера 8 с выхода компаратора 6 и нуль-органа 3 подаются логические «О», которые удерживают триггер 8 в сброшенном состоянии. При прохождении сигнала через экстремумы на второй вход (R-вход) триггера 8 поступает сигнал логической «1», которнй разрешает работу триггера 8. Одновременно с этим на первый (стробирующий) вход приходит высокий потенциал, по спаду которого триггер 8 может быть переключен. Но к моменту спада на стробирующем входе устанавливается нулевой потенциал на К-входе триггера 8, который не дает ему установиться в единичное состояние, Если же в этот момент аналоговый сигнал имеет участок с неизменными параметрами, то на К-входе триггера 8 удерживается высокий потенциал, который разрешает устанонку триггера 8 в единичное состояние.

После окончания такого участка на

R-вход подается логический 0″, ко- торый сбрасывает триггер 8 в исходное состояние (фиг. 2д). Этот единичный сигнал с выхода триггера 8 поступает на второй вход элемента

ИЛИ 7, с выхода которого он проходит на управляющий вход блока 1 запоминания. В результате горизонтальный участок с неизменными параметрами исследуемого аналогового сигнала регистрируется запоминающим блоком 1.

При этом на стробирующем выходе устройства присутствует сигнал, HHAopMHpóþщий о моменте регистрации в блоке 1 значения участка с неизменннмн параметрами исследуемого аналогового сигнала.

При поступлении на первый вход. элемента ИЛИ 7 сигнала с триггера 5 элемент ИЛИ 7 также выдает управляющий сигнал на запоминающий блок 1 и регистрируется исследуемьИ аналоговый сигнал от и до Tl + 1 экстремума.

Для этого надо в счетчике 4 задать

Tl é импульс экстремума. Тогда при приходе n-ro импульса с выхода нульоргана 3 на.счетчик 4 последний выдает разрешающий сигнал на первый вход триггера 5, и он выдает сигнал высокого уровня на элемент ИЛИ ? и на запоминающий блок 1. Триггер 5 переходит в состояние низкого. уровня при проходе следующего (и + 1)-ro импульса

Анализатор экстремальных значений аналогового сигнала, содержащий запоминающий блок, выход которого является выходом устройства, а информа- lp ционный вход соединен с входом устройства и входом. дифференциатора, выход которого соединен с входом нульоргана, выход которого соединен с вхоpом счетчика и вторым входом первого триггера, первый вход которого соединен с выходом счетчика, о т л ий

8х

Фиа2

Составитель А. Рафиков

Редактор Н.Яцола Техред M.Äèäûê Корректор C.×åðíè

Заказ 3050 Тираяс 560 Подписное

ВНИИПИ Государственного комитета по изобретениям и открытиям при ГКНТ СССР

113035, Ирсква, Ж-35, Раушская наб., д, 4/5

Производственно-издательский комбинат «Патент», г. Ужгород, ул. Гагарина, 101

1597 экстремума исследуемого аналогового сигнала.

Формула изобретения

Bbix

Кл8 г

blX.

Лб д

Вих

&,8

748 6 ч а ю шийся тем, что, с целью расширения функциональных воэможностей, введены компаратор с зоной нечувствительности, элемент ИЛИ, второй триггер, при этом вход компаратора с зоной нечувствительности соединен с выходом дифференциатсра, а выход — с вторым входом второго триггера, первый вход которого соединен с выходом нуль-органа, выход второго триггера является вторым выходом устройства и соединен с первым входом элемента ИЛИ, второй вход которого соединен с выходом первого триггера, а выход — с управляющим входом запоминающего блока.

   

Как выровнять метки рядом с входными данными

При создании веб-формы вам, вероятно, потребуется знать, как выровнять метки с входными данными. Здесь мы покажем, как можно создавать элементы

В приведенном ниже примере мы используем три элемента

и помещаем элементы
<дел> <тип ввода = "текст" />

Попробуй сам »

Результат

короткий

Простая этикетка

Ярлык с большим количеством текста

Мы можем удалить свойство text-align, и метки по умолчанию будут выровнены по левому краю. Давайте посмотрим на пример, где мы также добавляем атрибуты заполнителя, идентификатора и имени во входные данные и для атрибута в метки. В результате вход будет активирован при нажатии на метку.

Пример выравнивания по левому краю меток рядом с входными данными: 

 

  <голова>
  Название документа
    <стиль>
      дел {
        нижняя граница: 10px;
      }
      этикетка {
        отображение: встроенный блок;
        ширина: 150 пикселей;
      }
    
  
  <тело>
    
      <дел>
<дел>
<дел>

Попробуй сам »

В нашем следующем примере мы также выровняем метки по левому краю. Здесь мы также делаем встроенный блок

и задаем фиксированную ширину. Для элемента мы добавляем отступы.

Пример выравнивания по левому краю меток рядом с входными данными: 

 

  <голова>
    Название документа
    <стиль>
      дел {
        нижняя граница: 10px;
      }
      этикетка {
        отображение: встроенный блок;
        ширина: 110 пикселей;
        цвет: #777777;
      }
      вход {
        отступ: 5px 10px;
      }
    
  
  <тело>
    
      <дел>
<дел>

Попробуй сам »

14. Нейронные сети, структура, веса и матрицы

Автор Бернд Кляйн . Последнее изменение: 07 июля 2022 г.

На этой странице ➤

Введение

Мы представили основные идеи о нейронных сетях в предыдущей главе нашего руководства по машинному обучению.

Мы указали на сходство между нейронами и нейронными сетями в биологии. Мы также представили очень маленькие искусственные нейронные сети и ввели границы решений и проблему исключающего ИЛИ.

В простых примерах, которые мы представили до сих пор, мы видели, что веса являются важными частями нейронной сети. Прежде чем мы начнем писать нейронную сеть с несколькими слоями, нам нужно поближе взглянуть на веса.

Нам нужно посмотреть, как инициализировать веса и как эффективно умножать веса на входные значения.

В следующих главах мы спроектируем нейронную сеть на Python, которая состоит из трех слоев, то есть входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. Вы можете увидеть эту структуру нейронной сети на следующей диаграмме. У нас есть входной слой с тремя узлами $i_1, i_2, i_3$. Эти узлы получают соответствующие входные значения $x_1, x_2, x_3$. Средний или скрытый слой имеет четыре узла $h_1, h_2, h_3, h_4$. Ввод этого слоя происходит от входного слоя. Механизм обсудим в ближайшее время. Наконец, наш выходной слой состоит из двух узлов $o_1, o_2$

Слой ввода отличается от других слоев. Узлы входного слоя пассивны. Это означает, что входные нейроны не изменяют данные, т.е. веса в данном случае не используются. Они получают одно значение и дублируют это значение на множество своих выходов.

Входной слой состоит из узлов $i_1$, $i_2$ и $i_3$. В принципе вход представляет собой одномерный вектор, например (2, 4, 11). Одномерный вектор представлен в numpy следующим образом:

 импортировать numpy как np
input_vector = np.массив ([2, 4, 11])
печать (входной_вектор)

ВЫВОД: 

 [ 2 4 11]

В алгоритме, который мы напишем позже, нам нужно будет транспонировать его в вектор-столбец, т.е. двумерный массив всего с одним столбцом:

 импортировать numpy как np
input_vector = np. массив ([2, 4, 11])
input_vector = np.array(input_vector, ndmin=2).T
print("Входной вектор:\n", input_vector)
print("Форма этого вектора: ", input_vector.shape)

ВЫХОД: 

 Входной вектор:
 [[ 2]
 [ 4 ]
 [11]]
Форма этого вектора: (3, 1)

Живое обучение Python

Нравится эта страница? Мы предлагаем интерактивных учебных курсов Python , охватывающих содержание этого сайта.

См.: Обзор курсов Live Python

Зарегистрироваться здесь

Гири и матрицы

Каждой стрелке на нашей сетевой диаграмме соответствует значение веса. Сейчас мы посмотрим только на стрелки между входным и выходным слоями.

Значение $x_1$, поступающее в узел $i_1$, будет распределено согласно значениям весов. На следующей диаграмме мы добавили несколько примеров значений. Используя эти значения, входные значения ($Ih_1, Ih_2, Ih_3, Ih_4$ в узлы ($h_1, h_2, h_3, h_4$) скрытого слоя можно рассчитать следующим образом:

$Ih_1 = 0,81 * 0,5 + 0,12 * 1 + 0,92 * 0,8 $

$Ih_2 = 0,33 * 0,5 + 0,44 * 1 + 0,72 * 0,8 $

$Ih_3 = 0,29 * 0,5 + 0,22 * 1 + 0,53 * 0,8 $

$Ih_4 = 0,37 * 0,5 + 0,12 * 1 + 0,27 * 0,8 $

Те, кто знаком с матрицами и умножением матриц, увидят, к чему все сводится. Мы перерисуем нашу сеть и обозначим веса $w_{ij}$:

Чтобы эффективно выполнить все необходимые расчеты, мы упорядочим веса в матрицу весов. Веса на нашей диаграмме выше создают массив, который мы назовем «weights_in_hidden» в нашем классе нейронной сети. Название должно указывать на то, что веса соединяют входные и скрытые узлы, т. е. находятся между входным и скрытым слоем. Мы также будем сокращать название до «wih». Матрица весов между скрытым и выходным слоем будет обозначаться как «кто».:

Теперь, когда мы определили наши весовые матрицы, мы должны сделать следующий шаг. Мы должны умножить матрицу на входной вектор. Кстати. это именно то, что мы сделали вручную в нашем предыдущем примере.

$$\left(\begin{массив}{cc} y_1\\y_2\\y_3\\y_4\end{массив}\right)=\left(\begin{массив}{cc} w_{11} & w_ {12} и w_{13}\\w_{21} & w_{22} & w_{23}\\w_{31} & w_{32} & w_{33}\\w_{41} &w_{42} & w_{43}\end{массив}\right)\left(\begin{массив}{cc} x_1\\x_2\\x_3\end{массив}\right)=\left(\begin{массив}{cc } w_{11} \cdot x_1 + w_{12} \cdot x_2 + w_{13} \cdot x_3\\w_{21} \cdot x_1 + w_{22} \cdot x_2 + w_{23} \cdot x_3\ \w_{31} \cdot x_1 + w_{32} \cdot x_2 + w_{33}\cdot x_3\\w_{41} \cdot x_1 + w_{42} \cdot x_2 + w_{43} \cdot x_3\ конец{массив}\справа)$$

Аналогичная ситуация с матрицей who между скрытым и выходным слоями. Таким образом, выход $z_1$ и $z_2$ из узлов $o_1$ и $o_2$ также можно вычислить с помощью матричных умножений:

$$ \left(\begin{массив}{cc} z_1\\z_2\end{массив}\right)=\left(\begin{массив}{cc} wh_{11} & wh_{12} & wh_{ 13} & wh_{14}\\ wh_{21} & wh_{22} & wh_{23} & wh_{24}\end{массив}\right)\left(\begin{array}{cc} y_1\\ y_2\\y_3\\y_4\end{массив}\right)=\left(\begin{array}{cc} wh_{11} \cdot y_1 + wh_{12} \cdot y_2 + wh_{13} \cdot y_3 + wh_{14} \cdot y_4\\wh_{21} \cdot y_1 + wh_{22} \cdot y_2 + wh_{23} \cdot y_3 + wh_{24} \cdot y_4\end{массив}\right)$ $

Возможно, вы заметили, что в наших предыдущих расчетах чего-то не хватает. Во вводной главе Нейронные сети с нуля в Python мы показали, что к каждой из этих сумм нужно применить активационную или ступенчатую функцию $\Phi$.

На следующем рисунке показан весь процесс вычислений, т. е. умножение матриц и последующее применение функции активации.

Умножение матрицы между матрицей wih и матрицей значений входных узлов $x_1, x_2, x_3$ вычисляет выход, который будет передан функции активации.

Окончательный вывод $y_1, y_2, y_3, y_4$ является входом весовой матрицы, которая:

Несмотря на то, что обработка полностью аналогична, мы также подробно рассмотрим, что происходит между нашим скрытым слоем и выходным слоем:

)

Инициализация весовых матриц

Один из важных выборов, которые необходимо сделать перед обучением нейронной сети, состоит в инициализации весовых матриц. Мы ничего не знаем о возможных весах, когда начинаем. Итак, мы могли бы начать с произвольных значений? 9{n} w_{ji} \cdot x_i$$

(где n — это количество узлов в предыдущем слое, а $y_j$ — вход в узел следующего слоя)

Легко видеть, что было бы не очень хорошей идеей устанавливать все значения весов равными 0, потому что в этом случае результат этого суммирования всегда будет равен нулю. Это означает, что наша сеть будет неспособна к обучению. Это худший выбор, но и инициализация весовой матрицы единицами также является плохим выбором.

Значения весовых матриц должны быть выбраны случайно, а не произвольно. Выбрав случайное нормальное распределение, мы нарушили возможные симметричные ситуации, которые могут и часто вредны для процесса обучения.

Существуют различные способы случайной инициализации весовых матриц. Первая, которую мы представим, — это функция единства из numpy.random. Он создает выборки, которые равномерно распределены по полуоткрытому интервалу [низкий, высокий), что означает, что низкие включаются, а высокие исключаются. Каждое значение в заданном интервале с равной вероятностью будет отрисовано ‘uniform’.

 импортировать numpy как np
количество_выборок = 1200
низкий = -1
высокий = 0
s = np.random.uniform (низкий, высокий, количество_выборок)
# все значения s находятся в пределах полуоткрытого интервала [-1, 0) :
print(np.all(s >= -1) и np.all(s <0))

ВЫХОД:

Гистограмма выборок, созданная с помощью функцииuniform в нашем предыдущем примере, выглядит так:

 импортировать matplotlib.pyplot как plt
plt.hist(s)
plt.show()

Следующая функция, которую мы рассмотрим, — это «биномиальная» из numpy. binomial:

 биномиальный (n, p, размер = нет)

Берет выборки из биномиального распределения с заданными параметрами, n испытаний и вероятность p успеха, где n является целым числом >= 0 и p является число с плавающей запятой в интервале [0,1]. ( n может быть введено как число с плавающей запятой, но при использовании оно усекается до целого числа)

 с = np.random.binomial (100, 0,5, 1200)
plt.hist(s)
plt.show()

Нам нравится создавать случайные числа с нормальным распределением, но числа должны быть ограничены. Это не относится к np.random.normal(), потому что он не предлагает никаких связанных параметров.

Для этой цели мы можем использовать truncnorm из scipy.stats.

Стандартная форма этого распределения — стандартная нормаль, усеченная до диапазона [a, b] — обратите внимание, что a и b определены в области стандартной нормали. Чтобы преобразовать значения обрезки для определенного среднего значения и стандартного отклонения, используйте:

 a, b = (myclip_a - мое_среднее) / my_std, (myclip_b - мое_среднее) / my_std
 
 из scipy.stats импортировать truncnorm
s = truncnorm (a = -2/3, b = 2/3, масштаб = 1, loc = 0).rvs (размер = 1000)
plt.hist(s)
plt.show()

Функцию 'truncnorm' сложно использовать. Чтобы упростить жизнь, определим функцию truncated_normal в следующем, чтобы упростить эту задачу:

 def truncated_normal (среднее значение = 0, стандартное отклонение = 1, низкое значение = 0, верхнее значение = 10):
    вернуть норму(
        (нижнее - среднее) / sd, (upp - среднее) / sd, loc=среднее, масштаб=sd)
X = усеченный_нормальный (среднее значение = 0, стандартное отклонение = 0,4, низкое значение = -0,5, верхнее значение = 0,5)
с = X.rvs (10000)
plt.hist(s)
plt.show()

Другие примеры:

 X1 = усеченная_нормальная (среднее значение = 2, стандартное отклонение = 1, низкое значение = 1, верхнее значение = 10)
X2 = усеченное_нормальное (среднее значение = 5,5, стандартное отклонение = 1, низкое значение = 1, верхнее значение = 10)
X3 = truncated_normal (среднее = 8, sd = 1, low = 1, upp = 10)
импортировать matplotlib. pyplot как plt
рис, топор = plt.subplots(3, sharex=True)
ax[0].hist(X1.rvs(10000), плотность=Истина)
ax[1].hist(X2.rvs(10000), плотность=Истина)
ax[2].hist(X3.rvs(10000), плотность=Истина)
plt.show()

Сейчас мы создадим матрицу весов ссылок. truncated_normal идеально подходит для этой цели. Рекомендуется выбирать случайные значения из интервала

.

$$(-\frac{1}{\sqrt{n}}, \frac{1}{\sqrt{n}})$$

, где n обозначает количество входных узлов.

Итак, мы можем создать нашу матрицу "wih" с помощью:

 количество_входных_узлов = 3
no_of_hidden_nodes = 4
рад = 1 / np.sqrt (no_of_input_nodes)
X = truncated_normal (среднее значение = 2, sd = 1, low = -rad, upp = rad)
wih = X.rvs((no_of_hidden_nodes, no_of_input_nodes))
с

ВЫВОД: 

 массив([[-0.3053808 , 0.5030283 , 0.33723148],
       [-0,56672167, -0,35983275, 0,22429119],
       [0,29448907, 0,23346339, 0,42599121],
       [0,305
, 0,47121411, 0,07944389]])

Точно так же теперь мы можем определить весовую матрицу «кто»:

 кол-во скрытых_узлов = 4
no_of_output_nodes = 2
rad = 1 / np.
 Оставить комментарий
Добавить комментарий 
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *