Uczenie sieci perceptronowych jest procesem, na którego prędkość i skuteczność ma wpływ wiele czynników. Optymalizacja dowolnego z parametrów uczenia pozwala na przyspieszenie i zwiększenie skuteczności uczenia. W metodzie wstecznej propagacji błędów jednym z takich parametrów są wartości początkowe wag. W artykule proponujemy graficzny interfejs pozwalający na wstępne ustawienie wag na podstawie doświadczenia i intuicji operatora oraz zasad, które są przydatne przy ustawianiu początkowych wag.
EN
Many factors have influence on speed and effectiveness learning neural networks. The optimization any of that parameters permits on acceleration and the enlargement the effectiveness of learnedly. The initial values of weights in backpropagation method are one of those parameters. In article we propose graphic interface permitting set initial values based on operator intuition and experience. We also propose some rules setting weights which they are useful placing initial values.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Laboratorium wirtualne jako element składowy systemów LCMS wymaga szczególnej jak na oprogramowanie rzeczywistości wirtualnej architektury. Powiązania pomiędzy systemem VR a systemem zdalnego nauczania wymagają też, aby zapis danych odbywał się w ogólnie dostępnym formacie.
EN
Virtual laboratory as component element of LCMS (Learning Content Management System) requires special architecture as for virtual reality program. The connections among VR and e-learning systems require data record to be held in an open format.
Tworzenie struktury oraz późniejsze uczenie jednokierunkowych sieci neuronowych są procesami zależnymi od wielu czynników. Dobór wielu z nich ma charakter szacunkowy i doświadczalny. Proponowana w niniejszym opracowaniu metoda pozwala na osłabienie wpływu nieoptymalnego wyboru struktury sieci oraz zmniejsza wpływ doboru prędkości i pędu uczenia w klasycznej metodzie wstecznej propagacji błędu.
EN
Creating and later learning of one-way neural networks depends from many factors. Selection of many them has estimated and experimental character. The proposed in the article method allows to the weakness of the influence of the not optimal choice of the net structure, also speed and momentum values are less influential then in classic Back Propagation Method.
The conception of proposed recording format is the example of the theoretical and practical application of the FBS method, which was precisely described in thesis [18,19,20]. The foundation of the presented recording format is the use of a new method of fractal basis splines (FB-splines), which allows the reconstruction of complex geometric structures with the properties of fractals. Fractral basis splines method is based on the use of non-local characteristics to describe the interpolation nodes. With that the one-parameter family of fractal curves is used as the basic approximating elements.
Creating and later learning one-way neural networks depends on many factors. Selecting many of them has estimated and experimental character. The suggested method is the Allows weakness of the influence of the not optimal choice of the net structure, also speed and momentum values are less influential in classic Back then Propagation Method. There are few modes of choosing elements to use in Followed algorithm.
This work presents new possibilities for interpreting blood pressure measurements of children and adolescents with the use of Internet. A dynamic web site allows for such interpreting and archiving blood pressure measurements in developmental age. Stored measurements results can become a basis for national pressure norm considering specificity of development of Polish children and adolescents. The interpretation system of blood pressure measurements in developmental age can be used both at school and home
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.