Множество - образ
Cтраница 1
Множество образов этих отображений является ф-семейством, потому что /: 3 - - Л и ys f: Sk - - A лежат в одном и том же гомотопическом классе. [1]
Тогда множество F образов элементов из Ь при операциях из D плотно в а ( в смысле топологии Зари-ского) если поле К алгебраически замкнуто, то F густо. [2]
А то множество образов всех эле-ментов а & Af обозначается через А / от и называется образом подмножества Аг при отображении ос. [3]
Полученное в результате множество образов составляет выход машины. Машина такого типа названа Шенноном преобразователем или машиной со входом. Так, например, электрическое взвешивающее устройство, работающее от проволочных датчиков, преобразует свои собственные внутренние состояния, определяемые входом, имеющим форму механического напряжения, в особый выход, например в набор отверстий на перфоленте. Каждое последующее состояние преобразователя определяется его данным состоянием и значениями, которые принимает вход в последующем состоянии. Слово преобразователь в этом смысле отлично известно специалистам по автоматике. С формальной точки зрения система планирования производства также является преобразователем. [4]
Персептрон обучают, подавая множество образов по одному на его вход и подстраивая веса до тех пор, пока для всех образов не будет достигнут требуемый выход. Допустим, что входные образы нанесены на демонстрационные карты. Каждая карта разбита на квадраты и от каждого квадрата на персептрон подается вход. Если в квадрате имеется линия, то от него подается единица, в противном случае - ноль. Множество квадратов на карте задает, таким образом, множество нулей и единиц, которое и подается на входы персептрона. Цель состоит в том, чтобы научить персептрон включать индикатор при подаче на него множества входов, задающих нечетное число, и не включать в случае четного. [5]
Обычно сеть обучается распознаванию множества образов. Обучение производится с использованием обучающего набора, состоящего из пар векторов А и В. Процесс обучения реализуется в форме вычислений; это означает, что весовая матрица вычисляется как сумма произведении всех векторных пар обучающего набора. [6]
Таким образом, ось ординат - это множество образов точек, абсциссы которых равны нулю. [7]
Пусть Л есть часть множества Л, а В есть множество образов всех элементов Л ( иначе говоря, если я. [8]
Если 41 - база окрестностей нуля в Е, то множество образов ее элементов относительно канонич. Если 0 - замыкание одноточечного множества 0 в ( Е, т), то ( отделимое) топология, векторное фак-торпространство El 0 наз. [9]
Если 5 обозначает множество состояний автомата § (, 5 - множество минимальных образов из 31, т - стационарное распределение на Э, то мы покажем, что функция сг, определенная формулой (6.18.1), совпадает со стационарным распределением на И. [10]
 |
Реализация классификатора для распознавания трех классов образов по критерию наименьшего среднеквадратичного расстояния. [11] |
Из (10.8.6) следует, что классификатор полностью определяется матрицей преобразования А, которая получается из множества обучающих образов. Реализация такого классификатора показана на рис. 10.14. Рассмотрим два численных примера. [12]
 |
Слева состояния, запоминаемые в сети Кинцеля. Справа ложные образы. [13] |
Мы рассмотрели Хеббовское и Кинцелевское правила построения синаптических связей и убедились, что соответствующие сети демонстрируют нетривиальное отображение множества заучиваемых образов на множество аттракторов сети. В частности, ряд аттракторов далеки от заучиваемых образов и квалифицируются как ложная память. Возникает естественный вопрос о существовании такого метода обучения, который вообще бы устранял дополнительную память. [14]
Следовательно, данное отношение эквивалентности на Е имеет в точности два класса эквивалентности, а именно, два множества образов произвольного элемента АО множества Е при преобразованиях из У и Sf - соответственно. [15]
Страницы: 1 2 3 4