Студопедия — Внутренние структуры данных и процедуры
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Внутренние структуры данных и процедуры






Следующие переменные и структуры данных используются в нашем псевдокоде:

 

columns Список всех колонок.

 

input(t,j) Вход для данного уровня в момент времени t. input(t, j) = 1 если j-ый бит входа = 1.

 

overlap(c) Значение перекрытия для колонки с в пространственном группировщике для данного конкретного входа.

 

activeColumns(t) Список индексов колонок – победителей благодаря прямым входным данным.

 

desiredLocalActivity Параметр контролирующий число колонок победителей после шага подавления.

 

inhibitionRadius Средний размер входного (рецепторного) поля колонок.

 

neighbors(c) Список колонок находящихся в радиусе подавления inhibitionRadius колонки c.

 

minOverlap Минимальное число активных входов колонки для ее участия в шаге подавления.

 

boost(c) Значение ускорения («агрессивности») для колонки c вычисленное во время обучения – используется для увеличения значения перекрытия для малоактивных колонок.

 

synapse Структура данных представляющая собой синапс. Содержит в себе значение перманентности синапса и индекс его входного бита.

 

connectedPerm Если значение перманентности синапса больше данного параметра, то он считается подключенным (действующим).

 

potentialSynapses(c) Список потенциальных синапсов и их значений

перманентности.

 

connectedSynapses(c) Подмножество потенциальных синапсов potentialSynapses(c) у которых значение перманентности больше чем connectedPerm. То есть это прямые входные биты, которые подключены к колонке c.

 

permanenceInc Количество значений перманентности синапсов, которые были увеличены при обучении.

 

permanenceDec Количество значений перманентности синапсов, которые были уменьшены при обучении.

 

activeDutyCycle(c) Интервальное среднее показывающее как часто колонка c была активна после подавления (то есть за последние 1000 итераций).

overlapDutyCycle(c) Интервальное среднее показывающее как часто колонка c имела существенное значение перекрытия (т.е. большее чем minOverlap) со своим входом (то есть за последние 1000 итераций).

minDutyCycle(c) Переменная представляющая минимальную желательную частоту активации (firing) для клетки. Если эта частота клетки упадет ниже данного значения, то она будет ускорена (boosted). Это значение определяется как 1% от максимальной частоты активации соседей клетки.

 

 

Следующие внутренние процедуры используются в вышеприведенном коде.

 

kthScore(cols, k)

Для заданного списка колонок возвращает их k-ое максимальное значение их перекрытий со входом.

 

updateActiveDutyCycle(c)

Вычисляет интервальное среднее того, как часто колонка c была активной после подавления.

 

updateOverlapDutyCycle(c)

Вычисляет интервальное среднее того, как часто колонка c имела значение перекрытия со входом большее чем minOverlap.

 

averageReceptiveFieldSize()

Средний радиус подключенных рецептивных полей всех колонок. Размер подключенного рецептивного поля колонки определяется только по подключенным синапсам (у которых значение перманентности >= connectedPerm). Используется для определения протяженности латерального подавления между колонками.

 

maxDutyCycle(cols)

Возвращает максимальное число циклов активности для всех заданных колонок.

 

increasePermanences(c, s)

Увеличивает значение перманентности всех синапсов колонки c на коэффициент умножения s.

 

boostFunction(c)

Возвращает значение ускорения колонки c. Это вещественное значение >= 1. Если activeDutyCyle(c) больше minDutyCycle(c), то значение ускорения = 1. Ускорение начинает линейно увеличиваться как только activeDutyCyle колонки падает ниже minDutyCycle.








Дата добавления: 2015-08-12; просмотров: 403. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

Виды и жанры театрализованных представлений   Проживание бронируется и оплачивается слушателями самостоятельно...

Что происходит при встрече с близнецовым пламенем   Если встреча с родственной душой может произойти достаточно спокойно – то встреча с близнецовым пламенем всегда подобна вспышке...

Реостаты и резисторы силовой цепи. Реостаты и резисторы силовой цепи. Резисторы и реостаты предназначены для ограничения тока в электрических цепях. В зависимости от назначения различают пусковые...

Травматическая окклюзия и ее клинические признаки При пародонтите и парадонтозе резистентность тканей пародонта падает...

Подкожное введение сывороток по методу Безредки. С целью предупреждения развития анафилактического шока и других аллергических реак­ций при введении иммунных сывороток используют метод Безредки для определения реакции больного на введение сыворотки...

Принципы и методы управления в таможенных органах Под принципами управления понимаются идеи, правила, основные положения и нормы поведения, которыми руководствуются общие, частные и организационно-технологические принципы...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.009 сек.) русская версия | украинская версия