Дипломная работа: Технология извлечения знаний из нейронных сетей: апробация, проектирование ПО, использование в психолингвистике
3.3.1. Контрастирование синапсов нейросети. 30
3.3.2. Контрастирование нейронов нейросети. 32
3.3.3. Контрастирование входных сигналов нейросети. 35
3.3.4. Бинаризация синапсов. 36
3.3.5. Упрощение нелинейных преобразователей нейронов. 37
3.3.6. Дополнительные модификации алгоритмов контрастирования. 37
3.3.7. Методы модификации структуры обученной сети. 38
3.4. Требования к процессу упрощения сети для извлечения знаний. 38
3.5. Упрощающие операции над нейронной сетью.. 39
3.6. Процедура комплексного упрощения нейронной сети. 40
Глава 4. Методы извлечения знаний из искусственных нейронных сетей.. 41
4.1. Существующие методы извлечения знаний из обученной нейросети 41
4.1.1. Методы на основе квантования сигналов сети. 42
4.1.2. Методы извлечения знаний параллельно с обучением нейросети. 44
4.1.3. Методы извлечения знаний из обученной нейросети. 46
4.2. Методы извлечения знаний: требования к методам.. 50
4.3. Методология извлечения явных знаний, использующая технологию комплексного упрощения нейросети. 52
4.4. Приемы повышения вербализуемости нейронной сети. 56
4.4.1. Добавление синдрома в набор входных симптомов. 56
4.4.2. Построение иерархии продукционных правил. 57
4.4.3. Ручное конструирование сети из фрагментов нескольких логически прозрачных сетей. 59
Глава 5. Нейросетевой анализ структуры индивидуального пространства смыслов.. 60
5.1. Семантический дифференциал. 60
5.2. MAN-многообразия. 63
Литература.. 65
Публикации автора по теме диплома.. 69
Приложение 1. Плакаты для защиты диплома. 71
Приложение 2. Статья: Горбань П.А. Нейросетевой анализ структуры индивидуального пространства смыслов. "Нейрокомпьютеры": разработка, применение. 2002, No 4. С. 14-19. 84
Введение