Vivchaєmo Neuron kraus: Warum anfangen? Pombs im Buch von Simon Haykin "Neural Framing: ein neuer Kurs"

Wir haben die einfachste Kraft formaler Neuronen beschrieben. Wir haben darüber gesprochen, dass der Grenzsommer genauer über die Natur eines einzelnen Spikes ist und der Liniensommer die Modellierung des Neurons aus einer Reihe von Impulsen ermöglicht. Es wurde gezeigt, dass der Wert des Liniensummierers auf die Häufigkeit der Adhäsionen eines realen Neurons eingestellt werden kann. Jetzt wachen wir auf der Grundlage von Macht auf, wie der Volodymie solcher formalen Neuronen.

Hebb filtern

Im Zentrum der neuromechanischen Modelle steht die gute Regel der Hebbschen Regel. Es wurde 1949 von dem Physiologen Donald Hebb vorgeschlagen (Hebb, 1949). In drei bösartigen Interpretationen gibt es noch eine einfachere Empfindung: Neuronenverbindungen, die spiralförmig aktiviert werden, Schuld an der Aktivierung, Neuronenverbindung, die genau richtig ist, Schuld an Schwäche.
Die Ausgabe des Zeilensummierers kann geschrieben werden:

Sobald wir eine kleine Anzahl von Kolben für die Eingabe verwenden, bitten wir uns nie, ein Neuron basierend auf der Hebb-Regel auszuprobieren:

de n- diskretes Krokodil pro Stunde, - Effizienzparameter.

Bei einem solchen Verfahren werden wir leise eingeben, auf das ein Signal gegeben wird, es ist empfindlicher als die aktive Reaktion des Neurons selbst. Wenn keine Reaktion erfolgt, wird sie nicht angezeigt und gestartet.

Es stimmt, ein solcher Vagi ist nicht mit Wachstum verflochten, so dass es zur Stabilisierung möglich ist, die Norm festzulegen. Zum Beispiel podіliti auf dem Dozhinu-Vektor, abgeschnitten vom "neuen" synaptischen Vag.

Damit ist es möglich, den Vag mit Synapsen zu überhäufen. Die Zrozumіti-Essenz wird einfacher neu entwickelt, wie das Quilten hinter dem Schlangenvag in zwei Priyomi. Mit dem Spatel, wenn das Neuron aktiv ist, an der Synapse, an der ein Signal ankommt, das Supplement einnehmen. Vagi Synapsen ohne Signal zalishayutsya ohne Änderungen. Dann wird die Normalisierung geändert, um die Länge aller Synapsen zu ändern. Wenn es viele Synapsen ohne Signale gibt, verbringen sie gleichzeitig, aber Synapsen mit Signalen überwältigen sie.

Die Hebb-Regel ist nicht nur die gleiche, wie die Implementierung der Methode des Gradientenabstiegs über die Oberfläche des Grabes. Unterwegs wächst das Neuron aus dem Weg, bevor die Signale gesendet werden und zerstört die Haut, sobald sie im Fahrrad ist, die Anti-Befriedigung, sozusagen der Antigradient. Der allmähliche Abstieg hat uns an das lokale Extremum gepfropft, aber da wir nicht durchgerutscht sind, ist die Geschwindigkeit des Abstiegs schuld, aber sie ist zu gering. Scho in Hebbovskiy navchannі vrahovuєtsya als Kind des Parameters.

Drei oder drei der Geschwindigkeitsparameter ermöglichen es Ihnen, die Frontformel im Viewer in der folgenden Reihenfolge neu zu schreiben:

Wenn Sie eine andere Reihenfolge der Dinge sehen, sehen Sie die Regel von Oja (Oja, 1982):

Die positive Ergänzung ist die positive für Hebbovskoe navchannya und die negative für die Außer-Haus-Stabilität. Die Aufnahme in einer solchen Ansicht macht es sichtbar, da sie auch ohne Berechnung in der analogen Mitte realisiert werden kann, nur mit positiven und negativen Verknüpfungen arbeitend.

So ist die Achse, also im Randbereich, einfach Strom zu erzeugen. Wenn wir die Geschwindigkeit des Anfangs schrittweise ändern, werden die Synapsen des Neurons auf solche Werte herabgesetzt, dass der erste Schritt beginnt, die erste Kopfkomponente zu zeigen, als die Komponente ausging, als ob die Komponenten wären gefangen, bevor das Verfahren gegeben wird. Dieses Design wird als Hebb-Filter bezeichnet.

Beispielsweise wird dem Eingang des Neurons ein verpixeltes Bild gegeben, so dass ein Punkt des Bildes an die Hautsynapse des Neurons angepasst werden kann. Wir werden alle zwei Bilder dem Eingang des Neurons zuführen - Bilder von vertikalen und horizontalen Linien, die durch das Zentrum gehen. Ein Croc Navchannya ist ein Bild, eine Linie, entweder horizontal oder vertikal. Wenn das Bild gemittelt wird, sehen Sie die Krone. Ale, das Ergebnis von Navchannya wird dem Durchschnitt nicht ähnlich sein. Es wird eine Z-Linie geben. Diejenige, die oft in den präsentierten Bildern zu sehen ist. Das Neuron sieht keine Mittelung oder Wiederholung, sondern die Punkte, die am häufigsten spiralförmig entwickelt sind. Wenn das Bild faltbar ist, ist das Ergebnis möglicherweise nicht dasselbe. Ale tse wird die gleiche Komponente sein.

Das Starten eines Neurons führt dazu, dass ein singendes Bild auf seiner Teresa gesehen (gefiltert) wird. Wenn ein neues Signal gegeben wird, dann ist das Neuron umso genauer, je genauer das Signal und die Anpassung der Vagina sind. Ein Neuron kann als Detektorneuron bezeichnet werden. Gleichzeitig wird ein von einem Yogo Wagami beschreibbares Bild als charakteristischer Reiz akzeptiert.

Kopfkomponenten

Der gemittelte Wert hängt sogar mathematisch mit dem Tropfenwert zusammen x, Bedeutet, Yak E ( x). Wir werden die Daten so zentrieren, dass E ( x) = 0, dann werden die Punkte um den Koordinatenkolben konzentriert.

Qia ghmara kann in einer geraden Linie umherwandern. Nachdem wir alle möglichen Geraden ausprobiert haben, können wir auch wissen, dass die Varianz des Gegebenen maximal sein wird.

Die Achse, so eine Geradeaus, ist also die erste Kopfkomponente. Die Kopfkomponente selbst ist als einzelner Vektor definiert, der vom Koordinatenpfeiler ausgeht und direkt vom Kolben ausgeht.

In der Ferne können wir die größte Senkrechte zur ersten Komponente sowie die Überbrückungsdispersion sowie den maximalen Durchschnitt aller Senkrechtrichtungen kennen. Wenn wir Yogo kennen, können wir eine andere Komponente akzeptieren. Dann können wir das Schaudern fortsetzen und uns fragen, wie shukati die Nachfrage in der Mitte der geraden Linien ist, die senkrecht zu den bereits bekannten Komponenten stehen. Solange die Koordinaten linear unabhängig sind, ist eine einmalige Eingabe möglich, bis der Abstand zur Freifläche endet. In einem solchen Rang erkennen wir die zueinander orthogonalen Komponenten, geordnet nach der Varianz, die durch den zu erklärenden Gestank gegeben ist.

Natürlich, wie man die Kopfkomponenten dazu bringt, die inneren Gesetze unserer Gaben zu visualisieren. Ale є einfachere Eigenschaften, beschreiben auch das Wesen der offensichtlichen Gesetze.

Geben wir zu, dass für alles, was wir haben, n go. Skin pod_ya wird durch einen Vektor beschrieben. Vektorkomponente:

Bei Hautsymptomen können Sie aufschreiben, wie Sie es in Ihrer Hautkapsel sehen:

Für sein wie zwei Zeichen, auf denen eine Beschreibung steht, ist es möglich, eine Größe zu haben, die die Schritte ihrer spirituellen Manifestation zeigt. Die Menge heißt Kovariaten:

Vaughn zeigen, werden einige der Ansichten aus dem mittleren Wert eines der Zeichen auf der Grundlage ähnlicher Ansichten der Zeichen angezeigt. Wenn der Mittelwert Null bedeutet, wird die Kovarianz auf einen Blick eingegeben:

Sobald die Kovarianz auf den quadratischen Mittelwertausgaben bewertet wird, die Potenz der Vorzeichen, dann wird der lineare Korrelationskoeffizient erkannt, die Titel sind auch der Korrelationskoeffizient von Pirson:

Coeffіcіnt korelatsії machen Wunderkraft. Win ist der Wert von -1 bis 1. Außerdem bedeutet 1 das direkte Verhältnis von zwei Werten, und -1 soll über die Zorotny-Linie der Brache sprechen.

Bei mehr paarweisen Kovarianzen kann das Vorzeichen mit einer Kovarianzmatrix gefaltet werden, yak, yak umständlich pervertiert, є mathematisch unterstützt durch:

Die Achse erscheint also, aber für die Kopfkomponenten gilt:

Das heißt, die Hauptkomponenten oder, wie sie sie nennen, Faktoren sind die Potenzvektoren der Korrelationsmatrix. Sie können die Leistungszahlen sehen. Wenn die Zahl größer ist, erklärt die größere Varianz den Faktor.

Kennen Sie alle Kopfkomponenten, für den Skin-Pod und für die Implementierung x Sie können Ihre Projektion auf der Kopfkomponente aufzeichnen:

Auf diese Weise ist es möglich, alle Eingabe-Pods in den neuen Koordinaten, den Koordinaten der Kopfkomponenten, anzuzeigen:

Betrachten wir das Verfahren zur Herstellung der Kopfkomponenten und das Verfahren zum Erkennen der Grundlage aus den Faktoren und dann das weitere Verpacken der Interpretation der Beamten, da die Verfahren ideologisch eng sind und ein ähnliches Ergebnis liefern, betrachten wir den Faktor für die Analyse.

Während der Ausfallzeit des faktoriellen Analyseverfahrens schreit man noch mehr glitschiges Gefühl. Rechts, in der Tatsache, dass die Weite der Bürgerwehrzeichen darin besteht, dass der Raum geschont wird, dann ist der Faktor das Zeichen, dass ich die Macht der modernen Welt beschreiben möchte, aber in einem fantastischen Look (als ob es nicht so wäre beängstigend, daran zu denken). Das ist ein formales Verfahren der faktoriellen Analyse, das das Erscheinen von Erscheinungen ermöglicht. Sie können zum Erscheinen von Erscheinungen gehen, wenn Sie unsichtbar sein wollen, aber nicht weniger, um in der neuen Welt gesehen zu werden.

Sie können es loslassen, aber unser Gehirn sieht die Faktoren aktiv als eines der Verfahren, um das neue Licht zu erkennen. Wenn wir Bürokraten sehen, werden wir die Möglichkeit erkennen, beschreiben zu können, wie man uns besucht. Grundlage der neuen Beschreibungen ist wiederum die Tatsache, dass es stille Erscheinungen gibt, die zum Sehen der Faktoren dienen.

Crumbs wird die Essenz der Faktoren am Ende erklären. Angenommen, wir sind HR-Manager. Bevor Sie hilflose Menschen kommen, und sogar für die Haut werden Sie sich die Gesangsform merken und dann die Details der Nachricht über den Fahrer aufschreiben. Nachdem Sie sich den unteren Rand Ihrer Notizen angesehen haben, können Sie sehen, wie die Deyaky-Grafik eine singende Verbindung haben kann. Zum Beispiel wird ein Haarschnitt für Männer in der Mitte kurz sein, nicht für Frauen. Ihr Fuchsleute, für alles schwinde, ihr werdet nur die Mitte des Volkes aufstellen, und die Farbuvati werden nur die Frauen sein. Noch vor den Fragebogendaten wird die Faktorenanalyse versteckt, dann erscheint sie selbst als einer der Faktoren, die auf einmal eine Reihe von Gesetzmäßigkeiten erklären. Die faktorielle Ale-Analyse ermöglicht es Ihnen, alle Faktoren zu kennen, die die Korrelation der Brache in einem Datensatz erklären. Es bedeutet, dass mit Ausnahme des Faktors Stati, der befördert, gesehen und unterstellt werden kann, einschließlich impliziter, ungerechtfertigter Beamter. Erstens, wenn das Pidlog im Fragebogen deutlich angezeigt werden soll, dann ist der einzige wichtige Faktor, sich in der Reihe zu verirren. Die Beurteilung der Gesundheit von Menschen ist an Ihre Gedanken gebunden, die Beurteilung der Erfolgsfehler, die Analyse der Bewertungen im Diplom und andere Anzeichen, wenn Sie ins Büro kommen, schreiben Sie die Bewertungen der Menschen nicht auf . Beurteilung des Intellektu - tse і Ghosting-Faktor, der Kopfkomponente mit hoher Erklärungswirkung. Offensichtlich handelt es sich bei der Komponente nicht um sposterіgmo, ale mi fіksuєmo-Zeichen, die damit korreliert sind. Mayuchi lebt dosvіd, wir können einige Anzeichen für die Formulierung über die Intelligenz des Händlers pіdsvіdomo finden. Dieses Verfahren ist, wie unser Gehirn, tagtäglich eine faktorielle Analyse. Spostering für die Zeit, als ti chi іnshi Erscheinungen spіlno, das Gehirn, vikoristovuchi formales Verfahren manifestiert sind, sehen den Faktor, als die Darstellung starker statistischer Regelmäßigkeiten, die Kraft des navkolishnogo Lichts.

Eine Reihe von Faktoren sehen

Ghosting-Algorithmus von Hebb(Haykin, 2006)

Wir werden das erste Neuron, den Yak-Filter Hebb, starten und die erste Komponente des Gehirns sehen. Und die Achse des kutanen fortschreitenden Neurons wird auf die Signale gerichtet, die vollständig mit allen vorderen Komponenten infundiert sind.
Neuronenaktivität im Schritt n starte yak

Eine Korrektur des synoptischen Wag Yak

von 1 bis und von 1 bis.

Für alle Neuronen ähnelt die Ansicht dem Hebb-Filter. Es ist weniger wichtig, dass das dermal fortschreitende Neuron nicht das gesamte Signal stößt, sondern nur diejenigen, die die Neuronen davor „nicht gestoßen“ haben. Das ganze Prinzip heißt Wiederholungsprüfungen. Tatsächlich ist die virale Aktualisierung des ausgehenden Signals gemäß dem miteinander verbundenen Satz von Komponenten wahrnehmbar; Dieser Algorithmus wird Hebb-Algorithmus genannt.

Im Zazagalnuyu-Algorithmus von Hebb ist es nicht so nett, ein "numerisches" Zeichen zu haben. Die Neuronen sind der Ordnung schuldig, und für die Verarbeitung ihrer Leistung sind sie hier strikt zuletzt schuldig. Es ist nicht einmal möglich, die Prinzipien der Robotik vom Gehirn zu lernen, die Hautneuronen wollen sich mit denen, die sich autonom verbinden, und dem ohrenbetäubend wirbelnden "Zentralprozessor", der den Ursprung der Podologie verzerrt, vernetzen. Von diesen wird die Welt mit Algorithmen abgeglichen, die als Dekorrelationsalgorithmen bezeichnet werden.

Offensichtlich haben wir zwei Neuronenkugeln Z 1 und Z 2. Die Aktivität der Neuronen in der ersten Kugel wird ein Bild ergeben, als würde man entlang Axonen auf die Angriffskugel projizieren.

Projektion einer Kugel auf den

Jetzt ist klar, dass das Hautneuron einer anderen Kugel mechanischer synaptischer Verbindungen aus den Usim-Axonen, die aus der ersten Kugel stammten, den Gestank in der Mitte des Neurons (kleine unten) riechen konnte. Axoni, scho in einem solchen Bereich zu behandeln, um das rezeptive Feld des Neurons aufzubauen. Das rezeptive Feld eines Neurons ist ein ganzes Fragment der Gehirnaktivität, das Ihnen zur Vorsicht zur Verfügung steht. Das Ganze für das ganze Neuron ist einfach nicht sinnvoll.

Am Rand des rezeptiven Feldes des Neurons wird der Bereich der Trochlea geringerer Größe eingeführt, der als Strangulationszone bezeichnet wird. Es gibt ein Hautneuron mit eigenen Susides, mit dem es auf die Zone behandelt werden kann. Solche Rufe werden als natürlich oder, wie in der Biologie akzeptiert, als lateral bezeichnet. Der Zrobimo-Seitenschall ist galvanisiert, um die Aktivität der Neuronen zu reduzieren. Die Logik ihrer Roboter ist ein aktives Neuron, die Aktivität aller ruhigen Neuronen, mit denen man in die galvanisierte Zone eindringen kann.

Die Verbindung kann streng aus den Axonen oder Neuronen in der Verbindung zwischen den beiden Regionen erzeugt werden, und sie kann allgemein festgelegt werden, zum Beispiel auf die Stärken einiger zentraler Die Struktur ist für die Modellierung einfacher, die vage Rosette ist aus Sicht der Organisation der Glieder in der realen Rinde anatomisch größer.

Die Funktion der Neuronenaktivität kann aufgezeichnet werden:

de - Pidsumkov-Aktivität, - hilflose Axone, die in der Lage sind, den rezeptiven Bereich des reversen Neurons anzuzapfen, - beleless Neuronen, in deren Unterdrückungszone man das invertierte Neuron verbrauchen wird, - die Kraft der scheinbaren seitlichen Galmuvannaya , die negative Bedeutungen akzeptiert.

Eine solche Aktivitätsfunktion ist rekursiv, da die Aktivität von Neuronen als eine von einer brach. Dies sollte erfolgen, bevor die praktische Entwicklung iterativ durchgeführt wird.

Der Beginn von synaptischen Vaginas ähnelt dem Filter von Hebb:

Laterale Vagi werden durch die Anti-Hebbian-Regel ausgelöst, die die Galvanisierung "ähnlicher" Neuronen erhöht:

Die Essenz der Konstruktion liegt in der Tatsache, dass Hebbs Navchannya schuldig ist, der Vision auf den Neuronenwagen die Bedeutung zu verleihen, die der erste Hauptfaktor ist, der für das Schenken charakteristisch ist. Wenn ein Neuron aufgebaut ist, bewegt es sich auf jeden beliebigen Faktor zu, nur wenn er aktiv ist. Wenn ein Neuron einen Faktor і repariert, reagiert es anscheinend darauf, um die Aktivität von Neuronen zu blockieren, so dass es in seiner Zone erstickt. Was die Aktivierung des Anspruchs auf die Anzahl der Neuronen angeht, müssen wir vor der Umkehrung des stärksten Neurons einen Wettbewerb schaffen, der auf alle angewendet werden kann. Manche Neuronen verpassen nichts, sie werden in diesem Moment von ihnen umgeben, wenn sie dazu mit hoher Aktivität angewiesen werden. In einem solchen Rang wird Dekorrelation wahrgenommen, so dass das Hautneuron in den Grenzen des Bereichs, dessen Größe durch die Größe der Zone und die Umgebung bestimmt wird, beginnt, seinen eigenen Faktor zu sehen, der zu allen orthogonal ist. Der tsey-Algorithmus wird als adaptiver Kopfkomponenten-Lernalgorithmus (APEX) bezeichnet (Kung S., Diamantaras K. I., 1990).

Die Idee der seitlichen Galvanisierung steht im Geiste der Gutmütigkeit hinter den neuen Modellen nach dem Prinzip „der Beste nimmt alles“, was auch die Dekorrelation dieses Bereichs erlaubt, in dem man sich scherzen darf. Das ganze Prinzip von vikoristovutsya, zum Beispiel in den Neocognitroni von Fukushima, wie man die Karten von Kohan selbst organisiert, das gleiche Prinzip steckt im neuen weitreichenden architektonischen Zeitgedächtnis von Jeff Hawkins.

Visuell ist es möglich, die relative Aktivität von Neuronen zu verzeihen. Es gibt ein paar einfache Implementierungen auf Computern, aber es gibt keine Analogien zu echtem Bark. Legt man das eigene Meta des Todes, alles auf der Grundlage der Vernetzung von Neuronen ohne das Erlernen der genannten Algorithmen, dann kann das gleiche Ergebnis erzielt werden, solange die seitliche Galvanisierung des Neurons positiv wäre, vor dem Klingeln des Neurons. Ein solcher Scherztrick kann zum Beispiel beim Framing der adaptiven Grossberg-Resonanz siegreich sein.

Da die Ideologie der neuralen Phantasie toleriert wird, ist die Regel "alles gewinnen" manueller, und je einfacher das Aktivitätsmaximum ist, desto geringer ist die Iteration der Aktivität für den Verlust vieler Galaxien.

Es ist Zeit, den Teil zu beenden. Wir gingen, um das Dovgo zu beenden, obwohl sie nicht zerquetschen wollten, waren sie für eine Schlangenbenachrichtigung gefesselt. Wundern Sie sich nicht über die KDPV, das Bild proasocyuvati für mich über Nacht Stück Intellektі mit einem Bürokraten.

Der frisch übersetzte Fundamentalpädagoge von S. Khaikin (übersetzt aus einer anderen amerikanischen Version 1999r) ist ein vollständiger Anspruch auf den Titel des Rockfestivals 2006 in der russischen Literatur zur Neuroinformatik. Es ist jedoch erforderlich, dass die Übersetzung ohne offensichtliche Fehler angezeigt werden möchte, es wurden jedoch keine Ergänzungen und Kommentare hinzugefügt, die zur Klärung der Terminologieoblasten hinzugefügt wurden, um Synonymlisten zu geben - nicht alle Leser werden aufgeschlossen sein). Kommentare könnten verwendet werden, um den Bereich des neuronalen Framings, das zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des englischen Originals platziert wurde, darzustellen und voranzutreiben. Ich werde ermutigt, dass das Buch getrunken wird und eingeführt wird, wenn die Auflage abgeschlossen ist. Tim mehr, das ist die Zahl der Entschuldigungen in mathematischen Formeln. Eine Korrektur der Trinkgelder um den Kopfrang und den entsprechenden Teil wird angegeben. Aber wenn es nötig ist, bedeutet das, dass ich nicht garantieren werde, dass die hier angeführte Liste der Ungenauigkeiten überarbeitet wird - nachdem ich das Buch "schräg", in Worten und mit angemessenem Respekt gelesen habe, muss es eine Chance gegeben haben loslassen (oder mich selbst erbarmen).

Kapitel 1

• S.32 ein weiterer Absatz. Nur hier kann das Wort "Produktivität" als die Geschwindigkeit des Roboters, der Rechenaufwand erhoben werden. Im unteren Bereich der "Produktivität" (Leistung) wird das Gefühl für Genauigkeit, die Qualität des robotischen Neuro-Maßstabs (z. B. auf S. 73 in einem anderen Absatz weiter unten) liegen.
• Seite 35 Absatz 7. "VLSI Implementability" ist schöner als die Umformung nicht als "Scale", sondern als "effektive Implementierung auf NVIS - over-great Integrated Circuits".
• Seite 39 Teil 7. Das Wort "Spike" - "wikid, Impuls" wird im russischen Komitee für Neurowissenschaften oft übersetzt und einfach als "Spike" transkribiert.
• S.49 Ich werde den Absatz benennen. Singend werden wir den buv bi-Term "Orinting the Graph" anstelle von "Reectifying the Graph" malen.
• C.76 dritter Absatz. Das Ersetzen der Posilannya ist demütig schuldig, Posilannya im Buch Yeshbi zu sein.
• S.99 visnovok 1. Es ist notwendig, eine einstündige Befriedigung mit dem gleichen Geist mit einem Zeichen zu geben "
• С.105 Absatz 2. Vor (sichtbar) muss das Wort „sichtbar“ eingefügt werden.

Kapitel 2

• S.94 Wein 2. Posilannya auf Shvidsha für alles ist falsch, es ist kein Buch und vor allem nicht nach einem Namen zu suchen.
• S.122 letzter Absatz. Nachdem ich über den Satz "Deformation der Struktur von Neuronen" gelacht habe: Überlassen Sie den Ruf des Gehirns dem Gehirn, er ist nicht verloren. Es ist besser nach allem, was getan wurde, so dass die Erinnerung nur aus den Verbindungen von synaptischen Eingängen (Ende) von den Tentakeln von Dendriten realisiert wird oder aus der Vermischung eines Tentakels am Boden (Begriff aus Abb. 1.2 auf Seite 40 .). , Über Damit unsere Musik bei Ihnen lebt.
• C.129-Formel (2.39). Ersatz NS schuldige Beute NS.
• C.129 Formeln (2.40), (2.41), (2.44). Der obere Index ist schuldig an Buty Q Ersatz m.
• C.137 erster Absatz i Formel (2.61). E maє buti in Kursivschrift. I in den Formeln (2.64), (2.65), (2.67), (2.68) auf Seite 138 usw.
• C.142-Formel (142). Pislya pershoї Shooter Dodati 0.
• C.142 letzter Absatz. Vorderseite das letzte Wort"Minus" einfügen.
• S. 147 erster Absatz. | L|=l... Tobto zminna l im rechten Teil des Viraz ist der Fehler kursiv angegeben (Beispiele für die Variante im unteren Teil des Schurken aus der Odinzy).
• S.151 Formel (2.90). Setzen Sie die obere Reihe des Figurenbogens ein F.
• C.151-Formel (2.91). Vorher "at" einfügen n.
• C.160 Der letzte Absatz des Weines. "Mit einer kleinen Menge" ersetzt "eine große Menge".

Kapitel 3

• S.173 Abbildung 3.1. Die Änderungen sind in Kursivschrift, solange sie in den niedrigeren Definitionen akzeptiert werden, zu denen in Skalar.
• S. 176 Formeln (3.5), (3.7). Schuldige Beute w* ersetzen w* .
• C.176 Stoppreihe. Shvidshe für alles, was Sie brauchen, wenn Sie den Wert des Essens wollen, können Sie es bekommen.
• S.179 Wein. Schuldig, "von f (w) von w entführt zu werden"
• S.180 Stoppreihe vor Wein. Ersetzen kann schöner sein als Nehmen, aber Macht kann neuronal sein.
• S.184 zwischen den Viraz in der oberen Reihe der Formel (3.30). Ersatz x(n) schuldiger Bootie x(ich)
• C.200 Absatz geschrieben für die Formel (3.59). Über die "Nervosität von Guchi-Schwartz" gelacht. Schuld an allen möglichen High-School-Kursen ist die Inkonsistenz von Cauchy-Schwartz.
• S.204 Der erste Absatz zu Abschnitt 3.10 handelt von der Umwandlung des Bayes-Klassifikators in eine lineare Verteilerbox in den Köpfen des Mittelsmannes. Verlassen Sie sich jedoch auf den Geist, die Kovarianzmatrizen beider Klassen (werden in der Verteilung auf S. 207 eingeführt), aber wenn ich "Gaußsche Mitte" sage, und geben Sie eine quadratische Fläche an.
• C.206 Formel (3.77). Der Unterschied zwischen der Bedeutung der Formel λ und der Anzahl der Entwicklungen im Text und in Abb. 3.10 wird mit Λ behandelt.
• S.216 zavdannya 3.11. Diejenigen, die am oberen Rand der Sumi stehen, maє buti, werden in das Vorzeichen von Sumi übertragen (und das Minus kann vor die Summe gesetzt werden). Auch im Absatz des Textes der Formel w T x schuldige Beute w T x

Kapitel 4

Mein Kommentar zum Kapitel: ein Albtraum, ein Neuling in neuronalen Framing- und Optimierungsmethoden. Zumindest, wenn man sich nur Studenten des provinziellen technischen VNZ ansieht, sind sie bereit, mit ihnen zu konkurrieren, um hohe Preise zu zahlen. Viklad wurde in eine Reihe von notwendigen und wenig benötigten Reden gemischt, da ohne Betonung und Neuzuweisungen der Vikladen (wenn wir "alles oder nichts" gehen, um die zusätzlichen Verfahren zu ersetzen). Außerdem viele Empirie. Warum nicht einfach die Methode zur Berechnung der Gradation der Faltungsfunktion (das neuronale Netz plus die Zentralfunktion über den Input und ggf. über die Potenzen des Neurorecords), vielleicht, wie in Kapitel 6, Methoden der quadratischen Programmierung), і im Bereich historischer Anwendungen richtiger und falscher Siegesansätze, aus Sicht der Theorie der Gradientenoptimierung und Effizienzmaximierung als graduelle Abstufung zu rechnen.

Möchte im Kopf (oder unter) bachiti dodatkovo. Gemäß dem ersten basiert das Verfahren auf dem Verfahren der kleinsten Quadrate der Zentralfunktion, insbesondere für den neuen Klassifikator (zB Kreuzentropiefunktion). Auf andere Weise gibt es einen größeren Blick auf die mit Dezilspeicherfunktionen zu speichernde Macht der Mutter: über die Anwendung der Regularisierung nach Tikhonov durch eine explizite Verkleinerung der Skala der Skala des Roboters in der Skala der Skala entweder mit der Flat-minina-Suchmethode, Hochreiter und Schmidhuber, oder mit der CLearning-Methode, die die Eingangssignale im Raster von Andreas Weigand mit den Co-Autoren löscht. Drittens werden die Möglichkeiten näher beschrieben, andere alte ausgefallen zu zählen (also die Roboter von LeCun und Dracker, Methoden, die mit einem Hingucker belohnt wurden). Viertens eine detailliertere Beschreibung der Methoden zur Berechnung der Informationskorrosivität der neuen Elemente und Signale in der Maßnahme ). Tatsächlich ist es ausdrücklich eine Forderung (der Leser sollte sich nicht verbiegen) nach der Möglichkeit, auf Eingangssignalen eines Kamins basierende Gradienten verwenden zu können (zur Verknüpfung von Aufgaben in neuronalen Netzen, die zur Lösung direkter Aufgaben notwendig sind, für die CLearning-Methode). Plus für die ganze Reihe von Kapiteln, den Unterricht mit dem Lehrer zu depostieren, die Ideen der Kurven für die Neuronenfusion detaillierter zu schreiben.

Kapitel 5

• C.357 für die Formel (5.23). Dalі auf decіlkoh Seiten E können kursiv oder fett gedruckt werden, und die Form wird ohne System notiert. Richtig - kursiv, für E (F), Es (F), E c (F), E (F, h).
• C.361 Formel (5.31). Ersetzen Sie den unteren Index h schuldige Beute h .
• S.363 letzter Absatz. "... mit einer Linearkombination ..." ersetzen Sie "... mit einer linearen Superposition ...".
• C.364-Formel (5.43). Komm 1 / λ.
• C.367-Formel (5.59). σ ersetzen δ.
• Seite 369 für die Formel (5.65). Ich bin der "Linienkombination" schuldig, die die "Linienüberlagerung" ersetzt.
• S.373 dritte Zeile der Formel (5.74). Setzen Sie den krummen Schäkel vor dem anderen ein T ich .
• S.382 Formel (5.112). Fügen Sie am Ende des Sumi "nicht bereit" hinzu k".
• S.390 Produktbezeichnung 5.12. In der russischen wissenschaftlichen Gemeinschaft möchten Sie die "Regression des Kerns" durch den Begriff "nichtparametrische Regression" (so heißt die Methode der russischen Statistik) oder "nukleare Regression" (als ob "in die Stirn").
• C.393-Formel (5.135). Fügen Sie "... für alle ..." ein, wie in (5.139) auf der nächsten Seite.
• S.399 "mittlerer" Absatz. "... der Clustering-Algorithmus von k-Mitte...“, gib das Wort „Durchschnitt“ nicht mehr weg.
• S.403 nicht nummerierte Liste. Es ist auch notwendig, die Berechtigung aus einem Experiment global und eindeutig zu manipulieren, wenn Sie viele davon haben möchten.
• S.404 ist das erste Element auf der Liste. Ich verstehe nicht, vor allem in dem Teil "in die Eingabeparameter gießen". Shvidshe, je höher der Wert von λ, desto weniger Geld wird in die Macht des Modells eingespeist.
• S. 408 erster Absatz. Zusammenfassungen des Einschaltens, vielleicht pidijde.
• S.408 Zeile 6 Absatz 2. „Grundfunktion“ ersetzt „Grundfunktion“.

Kapitel 6

• S.431 Stoppen der Liste vor der Verteilung 6.4. Ich habe die "Kurzheit" der proponierten Schwingung durch die mittlere Schwingung nicht verstanden b 0 wird nicht möglich sein).
• C.434-Formel (6.35). Index ich im Rest x Butti ist nicht schuldig.
• S.435 unnummerierte Formeln im Satz von Mercer. Ersetzen ψ ist schuldig, aber φ.
• S.444 Wein. Der Spitzname Huber wurde zuvor als Yak Huber ins Russische übersetzt, nicht als Haber (zum Beispiel die Übersetzung seines Buches in einer Stunde der CPCP: Huber, "Robustness in Statistics").

Kapitel 7 (allgemein)

• S.459 dritte Reihe von oben. Die Entschlüsselung des Begriffs "schwacher Algorithmus von navchannya" ist auf Seite 467 in einem anderen Absatz oben angegeben.
• S.459 nicht nummerierte Unterabsätze in Abschnitt 2. Der Begriff "Schleusen-Gating" ist eine Verschiebung des Begriffs "Gating-Netzwerk" gegenüber der gleichen plumpen, aber guten (und guten) Variante des russischen Urlaubs. Melodiös, schöner bulo b vikoristovuvati Begriff "zvazhuє the fringe", ein universelles Yak für das Mischen von vypadku zhorystogo (Koeffizientenmultiplikatoren 0 oder 1 für ein Kerovan-Signal), also auch für die sanfte Steuerung von Multiplikatoren.
• S.463 Klausel 2. Der Teil von „nicht“ ist im Sinne des Satzes aufgeräumt – die Streuung des Ensembles ist geringer als die Streuung der äußeren Funktionen.
• S.471 erste Reihen. "Produktivität" (nagaduєmo, "Produktivität-Leistung" ist hier nicht im Sinne von Geschwindigkeit, sondern im Sinne der Genauigkeit der Entscheidung und Werbung - siehe unseren Kommentar zu S. 32), die äußere Methode, um im Prozess der Entwicklung für andere und fortschreitende Experten festlegen.
• S.472 Tabelle 7.2 letzte Zeile. Schuldige Beute F Flosse ( x)=…

Literaturverzeichnis

• Oftmals werden die Wörter Anwendung, Approximation, Ansatz, Angewandt, Unterstützung, Mapping, Anwendbarkeit, Oberbegriff in einem geschrieben P.
• ... Die korrekte Schreibweise des Spitznamens eines der Autoren kann eingetragen werden.
• ... Der Spitzname von Müller ist korrekt - wie sein Namensvetter.
• ... Erster Autor - B du neun.
• ... Es war im gleichen NIPS, na ja.
• ... Von den Autoren der richtigen Titel von Art.
• ... Erfordern schwache Substitutionswoche.
• ... Der letzte Autor der richtigen Namen von Art.
• ... Zuerst - Landa du.
• ... Tse Kapitel im Buch.
• ... Sch ö lkopf.
• ... Der Name ist "... bia S Begriff ". Das Duplikat ist richtig geschrieben.
• ... Der Name ist "... gamm An".
• ... Wiederholen.

In den gegebenen statti, ausgewählten Materialien - im russischen Hauptkomitee - für die grundlegende Vyvcheniya von Stücken neuronalen Zäunen.

Piece of Neural Framing oder INS ist ein mathematisches Modell sowie Software- oder Hardwareintegration, motiviert durch das Prinzip der Organisation und Funktion biologischer neuronaler Zäune - Fingering Nervenzellen lebender Organismus. Die Wissenschaft der neuronalen Zäune wächst seit langem, aber in Verbindung mit den verbleibenden Fortschritten des wissenschaftlichen und technischen Fortschritts hat der Bereich der Initiativen begonnen, an Popularität zu gewinnen.

Bücher

Es ist gut, mehr mit der klassischen Methode des Lesens zu machen – mit Hilfe von Büchern. Aus vielen Bewerbungen haben wir russische Bücher ausgewählt:

• F. Wasserman, Neurocomputertechnologie: Theorie und Praxis. 1992 r
  Unten, in der von außen zugänglichen Form, werden die Grundlagen der Neurocomputer angezeigt. Die Struktur des neuronalen Framings und der Entwicklung durch Algorithmen und Anpassung wird beschrieben. Außerhalb der Kapitel über die Zuordnung von Ernährung zur Implementierung neuronaler Zäune.
• S. Haykin, Neuronlines: Ein neuer Kurs. 2006 r
  Hier betrachten wir die wichtigsten Paradigmen des Piece Neural Framing. Einsendungen von Material zur Rache an Suvore mathematisch strukturiert alle neuromegalen Paradigmen, illustriert mit Kippen, Beschreibung Computerexperimente, Rache an den hilflosen Praktikern zu nehmen, sowie tolle Bibliographie.

D. Forsyth, Computerzir. Glücklicher Pidhid. 2004 r
Computerzir ist einer der gefragtesten Bereiche für diese Entwicklungsstufe der globalen digitalen Computertechnologien. Es wird benötigt in der Virobnastik, bei der Steuerung von Robotern, bei der Automatisierung von Prozessen, in medizinischen und lebenswichtigen Ergänzungen, bei der Bewachung vor Unterstützern und bei Robotern mit Personalcomputern, Zooms, digitalen Bildern.

Video

Es gibt nicht viel zugänglicher und unbeschwerter, weniger visuell für zusätzliches Video:

• Schlau sein, die Maschine sehen, sich über die Achse wundern zwei Vorträge von Shaday Yandex.
• Eintrag im Hauptprinzip der Gestaltung neuronaler Zäune - liegt es auf der Hand, mit neuronalen Zäunen den Wissensvorsprung anzustreben.
• Vorlesungsverlauf zum Thema "Comp'yuterne zir" von VMK MSU. Computer zir ist die Theorie und Technologie der Erstellung von Stücksystemen, die zur Darstellung und Klassifizierung von Objekten in Bildern und Videoaufnahmen verwendet werden. Die Ziele der Vorlesungen können vor die Einführung in den Lebenslauf und die Faltungswissenschaft gebracht werden.

Osvіtnі Ressourcen і Korisnі Power

• Portal für Stückintelligenz.
• Labor "Ich bin Intellekt".
• Neuronale Linien in Matlab.
• Neuronale Muster in Python (eng.):
  • Klassifizierung des Textes für zusätzliche Hilfe;
  • Einfach.
• Neuron der Rahmung auf.

Eine Reihe unserer Veröffentlichungen zu Themen

Vorhin haben wir den gleichen Kurs veröffentlicht #[E-Mail geschützt] entlang des neuronalen Saums. Es gibt eine ganze Liste von Veröffentlichungen für Ihr Glück.