TechShape.ru

Информационные технологии

Основные разделы

Построение Квантовой Нейронной Сети

Этот вопрос решается в два этапа: выбор типа (архитектуры) КНС, подбор весов (обучение) КНС.

На первом этапе следует выбрать следующее: какие нейроны мы хотим использовать (число входов, передаточные функции); каким образом следует соединить их между собой; что взять в качестве входов и выходов КНС.

Эта задача на первый взгляд кажется необозримой, но, к счастью, нам необязательно придумывать КНС "с нуля" - существует несколько десятков различных нейросетевых архитектур, причем эффективность многих из них доказана математически. Наиболее популярные и изученные архитектуры - это многослойный перцептрон, нейронная сеть с общей регрессией, нейронные сети Кохонена и другие.

На втором этапе нам следует "обучить" выбранную сеть, то есть подобрать такие значения ее весов, чтобы она работала нужным образом. Необученная КНС подобна ребенку - ее можно научить чему угодно. В используемых на практике нейронных сетях количество весов может составлять несколько десятков тысяч, поэтому обучение - действительно сложный процесс. Для многих архитектур разработаны специальные алгоритмы обучения, которые позволяют настроить веса КНС определенным образом. Наиболее популярный из этих алгоритмов - метод обратного распространения ошибки (Error Back Propagation), используемый, например, для обучения перцептрона.

Еще статьи

Создание анализатора качества горюче-смазочных материалов
Темой данного дипломного проекта является «создание анализатора качества ГСМ». Для создания и разработки данного прибора существуют различные причины, одна из них: использование прибора человеком, который не разбирается в данной области, для определения состояния качества той или иной продукции в ж ...

Все права защищены! 2020 - www.techshape.ru