Page 23 - 4848

вікні Тестирование* і являє собою кінцеві дані нейронної мережі, а також
значення прогнозу цих полів, які видаються нейронною мережею. Якщо
для якого-небудь рядка у файлі невідоме значення вихідного поля, то для
цього запису буде виведений тільки прогноз мережі. Якщо в рядка
відсутнє хоча б одне вхідне поле, прогноз мережі буде відсутній.

3.2.3.5 Обчислення показників значимості вхідних сигналів
мережі

Для обчислення показників значимості вхідних сигналів нейронної
мережі необхідно вибрати пункт меню Нейросеть/Значимость входов.
Обчислені показники значимості виводяться у вікні *-значимости входов.
Дане вікно відображає поточну значимість вхідних сигналів для прийняття
мережею правильного рішення. Значимість (у відносних одиницях)
відображається у вигляді гістограми, де найбільш значимому входу
відповідає найбільш довгий стовпець гістограми. Для вхідних сигналів
відконтрастованих мереж значимість дорівнює 0.
Якщо відзначене вікно відображене на екрані, і для даної нейронної
мережі запускається процес спрощення, то це вікно динамічно змінює
відображувані дані після кожного перерахування показників значимості
вхідних сигналів (на кожному кроці спрощення, тобто при виключенні
вхідного сигналу чи контрастуванні/бінаризації синапсу).

3.2.3.6 Спрощення нейронної мережі

Основними результатами проведення процесу спрощення мережі є
наступні:
• скорочується кількість вхідних сигналів мережі, тобто це може
надалі скоротити тимчасові й матеріальні витрати на збір інформації;
• нейронну мережу більш просто можна буде реалізувати на
апаратній платформі;
• мережа може придбати логічно прозору структуру.
Для спрощення нейронної мережі маються такі операції в меню
Нейросеть:

 Сокращение числа входных сигналов  видалення найменш
значимих вхідних сигналів.

 Сокращение числа синапсов  видалення найменш значимих
синапсів мережі.

 Сокращение числа неоднородных входов – видалення найменш
значимих неоднорідних входів нейронів мережі.

22