diff --git a/.obsidian/workspace.json b/.obsidian/workspace.json index 0a56c62..48502cd 100644 --- a/.obsidian/workspace.json +++ b/.obsidian/workspace.json @@ -14,7 +14,7 @@ "type": "markdown", "state": { "file": "00 Inbox/КР - Персептрон.md", - "mode": "preview", + "mode": "source", "source": false, "backlinks": false }, @@ -259,6 +259,9 @@ }, "active": "85ff070f2dda5843", "lastOpenFiles": [ + "99 System/Cache/Pasted image 20260515090441.png", + "99 System/Cache/Pasted image 20260515090401.png", + "99 System/Cache/Pasted image 20260515090322.png", "КР - Все темы.md.tmp.122479.370c365f038f", "КР - Все темы.md.tmp.122479.c53da0b5a00d", "КР - Все темы.md", @@ -275,7 +278,6 @@ "00 Inbox/КР - Хэмминг.md", "00 Inbox/КР - Хопфилд.md", "90 Library/11 Machine Learning/Персептрон.md", - "00 Inbox/МИАД_Л5_нейронки.pdf", "00 Inbox/КР - Кохонен.md", "00 Inbox/КР - Персептрон.md", "99 System/Cache/Drawing 2026-05-14 17.24.16.excalidraw.md", @@ -303,8 +305,6 @@ "99 System/Cache/Pasted image 20260514115340.png", "00 Inbox/Функционирование сети Хопфилда.md", "99 System/Cache/Pasted image 20260512225511.png", - "99 System/Cache/Pasted image 20260512225452.png", - "99 System/Cache/Pasted image 20260508103431.png", - "99 System/Cache/Pasted image 20260508103342.png" + "99 System/Cache/Pasted image 20260512225452.png" ] } \ No newline at end of file diff --git a/00 Inbox/КР - Хопфилд.md b/00 Inbox/КР - Хопфилд.md index 471a0c1..59abf25 100644 --- a/00 Inbox/КР - Хопфилд.md +++ b/00 Inbox/КР - Хопфилд.md @@ -3,7 +3,7 @@ status: seed type: concept tags: [] created: 2026-05-14 -updated: 2026-05-14 +updated: 2026-05-15 title: КР - Хопфилд --- @@ -34,6 +34,7 @@ title: КР - Хопфилд - связей нейрона с самим собой обычно нет; - веса задаются один раз по эталонным образам; - состояние сети пересчитывается до стабилизации. +![[Pasted image 20260515090322.png|400]] Входной и выходной векторы имеют одинаковую размерность: @@ -82,7 +83,7 @@ $$ 2. Для каждого нейрона считается новое состояние: $$ -s_j(p+1)=\sum\limits_{i=1}^{n-1}w_{ij}y_i(p) +s_j(p+1)=\sum\limits_{i=0}^{n-1}w_{ij}y_i(p) $$ 3. Значение нейрона обновляется через пороговую функцию: diff --git a/00 Inbox/КР - Хэмминг.md b/00 Inbox/КР - Хэмминг.md index 0da6793..2f4a4c4 100644 --- a/00 Inbox/КР - Хэмминг.md +++ b/00 Inbox/КР - Хэмминг.md @@ -3,7 +3,7 @@ status: seed type: concept tags: [] created: 2026-05-14 -updated: 2026-05-14 +updated: 2026-05-15 title: КР - Хэмминг --- @@ -69,6 +69,8 @@ $$ 0<\varepsilon<\frac{1}{m} $$ +![[Pasted image 20260515090441.png]] + ## Инициализация Пусть $x_i^k$ - $i$-й элемент $k$-го эталонного образа. @@ -85,6 +87,8 @@ $$ T_k=\frac{n}{2} $$ +Сдвигает диапазон выхода в $[0, n]$: при полном совпадении с эталоном $y_k^{(1)}=n$, при полном несовпадении — $0$. + где: - $i=0,\dots,n-1$; @@ -103,7 +107,7 @@ $$ 2. Первый слой вычисляет начальную близость входа к каждому эталону: $$ -y_j^{(1)}=s_j^{(1)}=\sum\limits_{i=1}^{n-1}w_{ij}x_i+T_j +y_j^{(1)}=s_j^{(1)}=\sum\limits_{i=1}^{n-1}w_{ij}x_i+T_j,\ j=\overline{0,m-1} $$ 3. Эти значения передаются во второй слой: diff --git a/90 Library/11 Machine Learning/Сеть Хопфилда.md b/90 Library/11 Machine Learning/Сеть Хопфилда.md index 2294ca9..b6095cd 100644 --- a/90 Library/11 Machine Learning/Сеть Хопфилда.md +++ b/90 Library/11 Machine Learning/Сеть Хопфилда.md @@ -6,7 +6,7 @@ tags: - neural-networks - associative-memory created: 2025-12-17 -updated: 2026-05-14 +updated: 2026-05-15 title: Сеть Хопфилда --- @@ -52,6 +52,8 @@ $$ - веса задаются заранее по эталонным образам; - состояние сети изменяется до стабилизации. +![[Pasted image 20260515090401.png]] + Инициализация сети задаёт начальные выходы нейронов. При функционировании сеть изменяет состояние до тех пор, пока не придёт к устойчивому образу. Если входной сигнал близок к одному из сохранённых эталонов, сеть восстанавливает этот эталон. Для сети Хопфилда часто используется бинарная функция активации, описанная в [[Нейронные сети]]. diff --git a/90 Library/11 Machine Learning/Сеть Хэмминга.md b/90 Library/11 Machine Learning/Сеть Хэмминга.md index ef33d17..1e3d2c8 100644 --- a/90 Library/11 Machine Learning/Сеть Хэмминга.md +++ b/90 Library/11 Machine Learning/Сеть Хэмминга.md @@ -6,7 +6,7 @@ tags: - neural-networks - associative-memory created: 2025-12-17 -updated: 2026-05-14 +updated: 2026-05-15 title: Сеть Хэмминга --- @@ -66,6 +66,8 @@ $$ где $x_i^k$ - $i$-й элемент $k$-го эталонного образа. +Порог $T_k$ сдвигает диапазон выхода: скалярное произведение $\sum w_{ik}x_i$ при весах $x_i^k/2$ даёт значение от $0$ до $n/2$. После прибавления $T_k = n/2$ итоговое значение $y_k^{(1)}$ попадает в диапазон $[0, n]$, где $n$ соответствует полному совпадению с эталоном, а $0$ — полному несовпадению. + Весовые коэффициенты тормозящих синапсов второго слоя берут равными небольшой величине $\varepsilon$. Синапс нейрона, связанный с его же аксоном, имеет вес $+1$. 1. На входы сети подаётся неизвестный вектор: diff --git a/99 System/Cache/Pasted image 20260515090322.png b/99 System/Cache/Pasted image 20260515090322.png new file mode 100644 index 0000000..744da84 Binary files /dev/null and b/99 System/Cache/Pasted image 20260515090322.png differ diff --git a/99 System/Cache/Pasted image 20260515090401.png b/99 System/Cache/Pasted image 20260515090401.png new file mode 100644 index 0000000..744da84 Binary files /dev/null and b/99 System/Cache/Pasted image 20260515090401.png differ diff --git a/99 System/Cache/Pasted image 20260515090441.png b/99 System/Cache/Pasted image 20260515090441.png new file mode 100644 index 0000000..b46f20d Binary files /dev/null and b/99 System/Cache/Pasted image 20260515090441.png differ