Emergent X APK
Ultima versione
1.0 per Windows
Aggiornata
07 August 2016
Informazioni sull'Applicazione
Versione 1.0 (#1)
Aggiornata 07 August 2016
Dimensioni APK 1.8 MB
È necessario Android Android 1.6+ (Donut)
Offerta da CORTEX
Categoria Applicazione Istruzione Gratuiti
Applicazione id appinventor.ai_igodproduction.Hebbian_Averaging
Note di sviluppatore Un esperimento interattivo con le reti neurali non supervisionate convoluzionali
Istantanee
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Sommario
Descrizione
Questa applicazione permette all'utente di sperimentare in modo interattivo con e visualizzare la formazione di un singolo neurone (rilevatore di funzione) in una rete neurale senza supervisione. L'utente fornisce i "dati di formazione" on-line tramite scattare foto.
Istruzioni: scattare foto e di essere paziente - anche piccole reti neurali sono computazionalmente intensive!
La rete converge al primo "componente principale" o il più delle volte si verificano 2 x 2 funzione di ripetizione che più immagini hanno in comune.
Questa rete implementa solo le regole locali di apprendimento:
1. Un neurone è competitivo: se spesso non si attiva, diminuisce la soglia di rispondere agli stimoli con maggiore varianza.
2. Un neurone è parsimonioso: se si spara spesso, aumenta la soglia
3. Quando un neurone incendi, si arie sue "pesi" per muovere in una direzione che aumenterà la probabilità di un modello simile innescando in futuro.
Esempio: se un neurone dopo sinaptico stava rispondendo ad un segnale di grande ampiezza, ma ora risponde ad un segnale di ampiezza inferiore (a causa della diminuzione della soglia), i suoi pesi si sposteranno verso il segnale di ampiezza inferiore.
Struttura di rete:
strato 1. Ingresso: 8 x 8 x 3 (3 canali dei colori)
2. strato convoluzionale: 2 x 2 x 3 (1 neurone con 12 sinapsi)
3. Attivazione Mappa: 7 x 7 x 1
Nota: i canali di colore vengono preparati a rispondere allo stesso modo a prescindere dalla luce.
Istruzioni: scattare foto e di essere paziente - anche piccole reti neurali sono computazionalmente intensive!
La rete converge al primo "componente principale" o il più delle volte si verificano 2 x 2 funzione di ripetizione che più immagini hanno in comune.
Questa rete implementa solo le regole locali di apprendimento:
1. Un neurone è competitivo: se spesso non si attiva, diminuisce la soglia di rispondere agli stimoli con maggiore varianza.
2. Un neurone è parsimonioso: se si spara spesso, aumenta la soglia
3. Quando un neurone incendi, si arie sue "pesi" per muovere in una direzione che aumenterà la probabilità di un modello simile innescando in futuro.
Esempio: se un neurone dopo sinaptico stava rispondendo ad un segnale di grande ampiezza, ma ora risponde ad un segnale di ampiezza inferiore (a causa della diminuzione della soglia), i suoi pesi si sposteranno verso il segnale di ampiezza inferiore.
Struttura di rete:
strato 1. Ingresso: 8 x 8 x 3 (3 canali dei colori)
2. strato convoluzionale: 2 x 2 x 3 (1 neurone con 12 sinapsi)
3. Attivazione Mappa: 7 x 7 x 1
Nota: i canali di colore vengono preparati a rispondere allo stesso modo a prescindere dalla luce.
Valutazioni e Recensioni
Valutazione: 3.6 su 5 · Less than 100 voti
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