Большая техническая энциклопедия
0 1 3 5 8
D N
А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я
Н- НА НЕ НИ НО НР НУ

Набор - весы

 
Набор весов р; зависит от характера решаемых задач. Существует несколько систем весовых коэффициентов, отражающих статистику круга задач, решаемых на машине. Эти системы называются смесями Гибсона.
Непрерывные температурные кривые бронхита и пневмонии. Набор весов еще называют структурой предпочтений эксперта, а конкретный вид меры - сверткой.
Набор весов As Dj, I s га, 1 j п, невырожден, если существует квазиоднородное отображение /: Ст - С71 с / / ( /) ос, весами Л3 в прообразе и весами DJ в образе.
Набор весов рг - зависит от характера решаемых задач. Существует несколько систем весовых коэффициентов, отражающих статистику круга задач, решаемых на машинах.
Гидростатические весы. В набор весов входит термометр для определения температуры жидкости, изогнутый для удобства наблюдения под некоторым углом: пинцет для рейтеров и мензурка для жидкости.
С графа G такой набор весов называется дробной упаковкой вершин.
В указанном методе N-рельефом называется набор весов всех ветвей, определенных для фиксированного конечного узла N. Рельефы сети записываются в специальные таблицы рельефов. На каждом узле формируется своя таблица рельефов.
Разумеется, в конечной последовательности розыгрышей ( генераций наборов весов) скорее всего не удастся найти все решения задачи оптимизации.
В методе адаптивной фильтрации с помощью процедуры поиска итеративного характера отыскивается такой набор весов 5 (, который минимизирует среднеквадратическую ошибку прогноза. Начальные значения весов St назначаются произвольно, а затем, с помощью константы обучения k, корректируются в направлении минимизации среднеквадратической ошибки.
Повторное выполнение того же алгоритма при тех же начальных условиях через 30000 тактов дало наилучший набор весов, представленный на рис. 4.88. Главное различие между решениями на рис. 4.87 и 4.88 заключается в том, что в первом случае веса ил и w21 положительны, а веса w12 и w22 отрицательны, тогда как во втором случае ситуация оказалась противоположной.
Набор весов у - зависит от характера вычислений.
Лучше всего, пожалуй, предложенный алгоритм подходит в тех случаях, когда коэффициенты заданы аппаратно, как это бывает, например, в микропроцессоре, и для определения весов фильтра программных возможностей нет. Поэтому, чтобы получить полоснопропускающие фильтры, нередко оказывается достаточным этого алгоритма и нескольких наборов весов для фильтров низких частот.
Решить такую задачу оптимизации аналитическими методами достаточно трудно, особенно в случае большого количества активов. Поэтому есть смысл попробовать найти ее решение численно методом Монте-Карло, генерируя случайным образом на компьютере удовлетворяющие ограничениям наборы весов активов и проверяя эти наборы на соответствие целевым функциям.

В ряде случаев это проблематично, поскольку оценки могут быть достаточно близкими. Вводят специальные пороговые значения в абсолютных цифрах или в процентах от оценки. Очевидно, что на оценку сильно влияют наборы весов ги j, поэтому их и подбирают таким образом, чтобы попасть в требуемое пороговое значение. Этот процесс называют обучением. Рассмотрение структуры предпочтений, полученной в результате обучения ( а не опроса экспертов), само по себе интересно, поскольку позволяет судить о степени важности тех или иных параметров для принятия окончательного решения.
Модуль АЦМ-1 реализует часть схемы ПЭ, содержащую переключательный элемент и аналоговый вход. Модуль АЦМ-2 содержит только цифровые входы. В модулях предусматриваются сменные резисторы с целью получения различных структур ( наборов весов и порогов) ПЭ, что необходимо для построения входных кодирующих устройств, работающих в двоичном и двоично-десятичных кодах. Для описываемых ПЭ величина одного уровня квантования UX входной аналоговой величины равна 1 613 в.
В большинстве имеющихся нейронно-сетевых пакетов реализованы методы пакетной обработки, импульса, изменения величины шага, и даже более совершенные варианты алгоритмов типа алгоритма обратного распространения ошибки и квази-ньютоновские методы. В литературе описано много других алгоритмов, реализующих иные подходы к задаче оптимизации. Так, в основанном на идеях статистической физики методе замораживания стабилизация алгоритма осуществляется за счет понижения температурного параметра. Наконец, в последнее время пользуются успехом так называемые генетические алгоритмы, в которых набор весов рассматривается как индивид, подверженный мутациям и скрещиванию, а в качестве показателя его качества берется критерий ошибки. По мере того, как нарождаются новые поколения, все более вероятным становится появление оптимального индивида.
Это та же задача, что и в предыдущих примерах, однако интервал изменения весов значительно расширен. Столбчатая диаграмма на рис. 4.90 демонстрирует значения функции приспособленности особей в популяции после примерно 1500 тактов. На рис. 4.91 изображены графики изменения наилучшего ( нижняя кривая) и среднего ( верхняя кривая) значения функции приспособленности для этого примера после примерно 1500 тактов. Единица на временной оси этого графика соответствует 20 тактам. Очевидно, что наборы весов на рис. 4.92 и 4.93 представляют собой лишь два элемента из множества допустимых комбинаций весов нейронной сети, реализующей логическую систему XOR. На рис. 4.94 показан совершенно другой набор наилучших весов, полученных при очередном возобновлении генетического алгоритма программы Evolver. Результаты зафиксированы после примерно 15000 тактов при тех же, что и прежде, размерности популяции, значениях показателей скрещивания и мутации и интервале изменения весов.
Квантовомеханически, любое положение, которое может занимать частица, является лишь одной их возможных альтернатив для частицы. Мы уже видели, что все альтернативы должны каким-то образом объединяться вместе с комплекснозначны-ми весами. Набор этих комплекснозначных весов описывает квантовое состояние частицы. Обычно в квантовой теории принято использовать греческую букву ф ( произносится: пси) для обозначения такого набора весов. Этот набор весов, рассматриваемый как комплекснозначная функция положения частицы, называется волновой функцией частицы.
Квантовомеханически, любое положение, которое может занимать частица, является лишь одной их возможных альтернатив для частицы. Мы уже видели, что все альтернативы должны каким-то образом объединяться вместе с комплекснозначны-ми весами. Набор этих комплекснозначных весов описывает квантовое состояние частицы. Обычно в квантовой теории принято использовать греческую букву ф ( произносится: пси) для обозначения такого набора весов. Этот набор весов, рассматриваемый как комплекснозначная функция положения частицы, называется волновой функцией частицы.
 
Loading
на заглавную 10 самыхСловариО сайтеОбратная связь к началу страницы

© 2008 - 2019
словарь online
электро бритва
словарь
одноклассники
XHTML | CSS
Лицензиар ngpedia.ru
1.8.11