人工ニューラル ネットワークの多くのアルゴリズムは、知能情報処理システムで広く使用されています。特に次の 4 つのアルゴリズム: ART ネットワーク、LVQ ネットワーク、コホーネン ネットワーク、ホップフィールド ネットワーク、以下の 4 つを紹介します。アルゴリズムの詳細:
1.適応共鳴理論 (ART) ネットワーク
適応共鳴理論 (ART) ネットワークにはさまざまなスキームがあります。 ART-1 ネットワークには、入力層と出力層の 2 つの層が含まれています。 2 つの層は完全に相互接続されており、接続は順方向 (ボトムアップ) とフィードバック (トップダウン) の両方の方向に進みます。
ART-1 ネットワークが動作している場合、そのトレーニングは継続的であり、次のアルゴリズム ステップが含まれます:
(1) すべての出力ニューロンの場合、すべての出力ニューロンの場合、警告の重みが付けられている場合がすべて 1 に設定されている場合、パターン タイプを表すように指定されていないため、独立ニューロンと呼ばれます。
(2) 新しい入力パターン x を与えます。
(3) すべての出力ニューロンが興奮競争に参加できるようにします。
(4) 競合するニューロンから勝者の出力ニューロンを見つけます。つまり、このニューロンの x・W 値が最大です。トレーニングの開始時、またはより優れた出力ニューロンが存在しない場合、勝者の出力ニューロンが決定されます。ニューロン ニューロンは独立したニューロンであってもよい。
(5) 入力パターン x が勝者ニューロンの警戒ベクトル V に十分類似しているかどうかを確認します。
(6) r≧p、つまり共鳴が存在する場合はステップ(7)に進み、そうでない場合は勝者ニューロンを一時的にそれ以上競争できなくしてステップ(4)に進み、これを繰り返す可能な限り多くの有能なニューロンが存在しなくなるまで処理します。
#2.学習ベクトル量子化 (LVQ) ネットワーク
学習ベクトル量子化 (LVQ) ネットワークは、入力変換層、隠れ層、出力層の 3 つのニューロン層で構成されます。ネットワークは、入力層と隠れ層の間で完全に接続され、隠れ層と出力層の間で部分的に接続され、各出力ニューロンは隠れニューロンの異なるグループに接続されます。 最も単純な LVQ トレーニング手順は次のとおりです。 (1) 参照ベクトルの初期重みを事前設定します。 (2) ネットワークにトレーニング入力パターンを提供します。 (3) 入力パターンと各参照ベクトル間のユークリッド距離を計算します。 (4) 入力パターンに最も近い参照ベクトル (つまり、勝利した隠れニューロンの参照ベクトル) の重みを更新します。勝利した隠れニューロンが、入力パターンと同じクラスを持つ出力ニューロンに接続されたバッファーに属している場合、参照ベクトルは入力パターンに近づくはずです。それ以外の場合、参照ベクトルは入力モードを終了します。 (5) ステップ (2) に進み、すべてのトレーニング パターンが正しく分類されるか終了基準が満たされるまで、新しいトレーニング入力パターンを使用してこのプロセスを繰り返します。3.コホーネン ネットワーク
コホーネン ネットワークまたは自己組織化特徴マップ ネットワークには 2 つの層が含まれており、1 つの入力バッファ層は入力パターンの受信に使用され、もう 1 つは出力層です。配列すると、各出力ニューロンはすべての入力ニューロンに接続されます。接続重みは、既知の出力ニューロンに接続された参照ベクトルのコンポーネントを形成します。 Kohonen ネットワークのトレーニングには次の手順が含まれます: (1) すべての出力ニューロンの参照ベクトルに対して小さなランダムな初期値を事前に設定します。 (2) ネットワークにトレーニング入力パターンを提供します。 (3) 勝者の出力ニューロン、つまり参照ベクトルが入力パターンに最も近いニューロンを決定します。参照ベクトルと入力ベクトル間のユークリッド距離は、距離測定としてよく使用されます。 (4) 勝者ニューロンの参照ベクトルとその近隣の参照ベクトルを更新します。これらの参照ベクトルは、入力ベクトルに近い(参照される)ものです。勝利した参照ベクトルの調整は最も大きくなりますが、遠く離れたニューロンでは、トレーニングが進むにつれてニューロンの近傍のサイズが相対的に減少します。トレーニングの終わりまでに、勝利したニューロンの参照のみが存在します。ベクトルは調整されます。 。#4.ホップフィールド ネットワーク
ホップフィールド ネットワークは、通常、バイナリ入力 (0 または 1) とバイポーラ入力 (1 または -1) のみを受け入れる典型的な再帰ネットワークです。これには単一のニューロン層が含まれており、各層は他のすべてのニューロンに接続され、再帰的な構造を形成しています。以上が人工ニューラルネットワークアルゴリズムとは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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