6,258 matches
-
a fiecărui neuron din 196 stratul de ieșire) și învățarea nesupravegheată (în care rețeaua extrage singură anumite caracteristici importante ale datelor de ieșire, în urma unei „competiții” între neuronii elementari). În ultima perioadă s-a remarcat încă o clasă de algoritmi, algoritmii de învățare critici, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, ei fiind de tipul recompensă/pedeapsă. 7.1.2. Aplicații ale rețelelor neuronale Domeniile în care rețelele neuronale realizează modele eficiente sunt: aproximări de funcții; predicții ale unor serii temporale
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
Astfel de implementări ale rețelelor neuronale, legate de sectorul bussines, se întâlnesc în: previziunile financiare; controlulul proceselor industriale; cercetările de piață; validările de date pe bază de clasificări și de tipare; managementul riscului; previziunile de marketing. Rețele neuronale ce utilizează algoritmi genetici pot fi folosite la controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neuronale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neuronale pentru punerea diagnosticului, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme, ș.a. 7.2
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
dezvoltare dedicat exclusiv acestui tip de aplicații de învățare. Aplicația dispune de un compendiu complex de instrumente pentru implementarea unei rețele neuronale, de la simplul design general (declararea instanțelor de intrare-ieșire sau ponderi, număr de straturi ascunse, neuroni etc.), până la definirea algoritmilor de propagare și a funcțiilor asociate fiecărui neuron, respectiv la algoritmii de optimizare. O rețea neuronală este generic alcătuită din cele două baze de date antemenționate, respectiv o „cutie neagră” (black box) ce conține „creierul operațiunii”: straturile ascunse compuse din
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
de un compendiu complex de instrumente pentru implementarea unei rețele neuronale, de la simplul design general (declararea instanțelor de intrare-ieșire sau ponderi, număr de straturi ascunse, neuroni etc.), până la definirea algoritmilor de propagare și a funcțiilor asociate fiecărui neuron, respectiv la algoritmii de optimizare. O rețea neuronală este generic alcătuită din cele două baze de date antemenționate, respectiv o „cutie neagră” (black box) ce conține „creierul operațiunii”: straturile ascunse compuse din neuroni (rețele interconectate de funcții). O rețea poate dispune de oricâte
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
detalii ale arhitecturii alese se pot menționa: rețea de tip stratificat (definită prin cele două niveluri ascunse) în variantă extinsă (înaintea zonei pentru ieșire, va mai exista un nivel utilizat pentru determinarea erorii medii obținute prin rularea diverselor seturi de algoritmi de învățare conținuți în rețea), cu retropropagare (eroarea obținută determină modificarea parametrilor interni - ponderi - astfel încât rețeaua să se îndrepte către o funcționare optimă); evoluția acesteia se va realiza prin optimizarea ulterioară cu algoritmi de învățare rapizi (specifici domeniului rețelelor neuronale
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
medii obținute prin rularea diverselor seturi de algoritmi de învățare conținuți în rețea), cu retropropagare (eroarea obținută determină modificarea parametrilor interni - ponderi - astfel încât rețeaua să se îndrepte către o funcționare optimă); evoluția acesteia se va realiza prin optimizarea ulterioară cu algoritmi de învățare rapizi (specifici domeniului rețelelor neuronale, pot fi de mai multe tipuri - varianta cea mai bună se determină lucrativ). Din punct de vedere al gestionării software a aplicației NeuroSolutions, s-au folosit următoarele specificații graduale, setabile prin intermediul de sistemului
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
poate alege arbitrar), cunoscută din literatură drept optimă și larg utilizată, situație confirmată experimental; 201 4. regula de învățare: LevembergMarquardt - determină o soluție numerică pentru problema minimizării unei funcții, în general neliniare, peste un spațiu de parametri ai acesteia. Acest algoritm interpolează între algoritmul Gauss-Newton (pentru determinarea minimului unei funcții) și metoda gradientului descendent (algoritm de optimizare de gradul I, pentru determinarea de minime locale), fiind mai robust decât cel dintâi, ceea ce înseamnă că în multe situații găsește o soluție, chiar dacă
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
cunoscută din literatură drept optimă și larg utilizată, situație confirmată experimental; 201 4. regula de învățare: LevembergMarquardt - determină o soluție numerică pentru problema minimizării unei funcții, în general neliniare, peste un spațiu de parametri ai acesteia. Acest algoritm interpolează între algoritmul Gauss-Newton (pentru determinarea minimului unei funcții) și metoda gradientului descendent (algoritm de optimizare de gradul I, pentru determinarea de minime locale), fiind mai robust decât cel dintâi, ceea ce înseamnă că în multe situații găsește o soluție, chiar dacă debutează foarte departe
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
201 4. regula de învățare: LevembergMarquardt - determină o soluție numerică pentru problema minimizării unei funcții, în general neliniare, peste un spațiu de parametri ai acesteia. Acest algoritm interpolează între algoritmul Gauss-Newton (pentru determinarea minimului unei funcții) și metoda gradientului descendent (algoritm de optimizare de gradul I, pentru determinarea de minime locale), fiind mai robust decât cel dintâi, ceea ce înseamnă că în multe situații găsește o soluție, chiar dacă debutează foarte departe de minimul final. 5. epoci/cicluri de învățare nesupervizată independentă, aferente
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
traseu identic celui corespunzător aplicației prezentate în acest capitol, solicitarea asupra designerului rețelei rămânând cea de a depista arhitectura și componentele optim adaptate specificului aplicației respective. O soluție echivalentă, ce nu apelează la serviciile aplicației NeuroSolutions, este cea a implicării algoritmilor genetici în determinările inverse, având la bază un set de date și caracteristici obținute prin „drumul direct”. Dezvoltarea ulterioară a rețelei prezentate se poate face prin popularea continuă a bazelor de date: cu cât numărul de seturi de date de
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
face prin popularea continuă a bazelor de date: cu cât numărul de seturi de date de antrenare este mai mare, cu atât precizia de „calcul și predicție” a rețelei este mai bună. Procesul de optimizare poate fi continuat prin perfecționarea algoritmilor de învățare rapizi, ce conferă posibilități de a ridica performanțele algoritmului clasic de retropropagare în contextul rețelelor cu topologie fixată, precum cea de față. Rezultatele determinate în urma rulării acțiunilor antemenționate sunt extrem de promițătoare pentru obiectivul de predicție al prezentului capitol
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
de seturi de date de antrenare este mai mare, cu atât precizia de „calcul și predicție” a rețelei este mai bună. Procesul de optimizare poate fi continuat prin perfecționarea algoritmilor de învățare rapizi, ce conferă posibilități de a ridica performanțele algoritmului clasic de retropropagare în contextul rețelelor cu topologie fixată, precum cea de față. Rezultatele determinate în urma rulării acțiunilor antemenționate sunt extrem de promițătoare pentru obiectivul de predicție al prezentului capitol, în sensul în care valoarea absolută a erorii dintre valorile propuse
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
și datorită faptului că sunt profesor de pedagogie, adică acea știință (sau artă, sau tehnică, sau filosofie - nici acum nu sunt prea sigur cum stau lucrurile!) care se ocupă cu strategia modelării umane. Cunosc multe teorii și o sumedenie de algoritmi „metodici” de fasonare a comportamentului persoanei. Nu toate te ajută la ceva, nici nu dau explicațiile de rigoare și poate că nu au nici sens. Ca pedagog, sunt primul care Îmi dau seama de neajunsurile sau precaritățile unor principii, ale
Educația. Iubire, edificare, desăvârșire by Constantin Cucoș () [Corola-publishinghouse/Science/1951_a_3276]
-
performezi la aceste artefacte predispoziții În dauna dezvoltării lor la copil. Cu cât jucăria va avea mai multe calități, cu atât copilul va fi mai sărac În potențialități. Să luăm, de pildă, jocurile electronice. Programele inteligente merg pe ideea unor algoritmi procedurali prefigurați și pe o zonă de libertate predeterminată, care pot depăși multitudinea de posibilități reale pe care le au cei din fața monitorului. Desigur, se pot ivi mai multe trasee sau proceduri, dar Întotdeauna ele sunt limitate, fiind montate În
Educația. Iubire, edificare, desăvârșire by Constantin Cucoș () [Corola-publishinghouse/Science/1951_a_3276]
-
apariției de noi repere tehnice este prea mare, ființa intră Într-o stare de stres adaptativ, cu reverberații negative și asupra altor paliere ale conduitei persoanei. Pe de o parte, noul produs tehnic trebuie să se bazeze pe cât mai mulți algoritmi procedurali ai lanțului de produse anterioare, să nu presupună „rupturi” comportamentale, manevre inversate ce presupun procese de dezvățare (de pildă, construirea de marșariere prin deplasarea manetei În față, și nu Înapoi, cum deja ne-am obișnuit). Poate că cea mai
Educația. Iubire, edificare, desăvârșire by Constantin Cucoș () [Corola-publishinghouse/Science/1951_a_3276]
-
puțin accentuată spre unul sau altul dintre cei doi poli. Această comunicare prezintă o a treia cale în cercetare, una care a construit un pod între cele două lumi, reușind să rezolve neajunsurile percepute ale analizei calitative prin introducerea unui algoritm matematic (Ragin, 1987). Astfel, acest tip de analiză calitativă dobândește încredere prin eliminarea perspectivelor subiective; rezultatele devin replicabile, fiecare cercetător ajungând la aceeași concluzie prin aplicarea aceieași metodologii. Diferențe între cercetările calitative (orientate spre cazuri) și cercetările cantitative (orientate spre
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]
-
de inducție), ci pe rând, fiecare pereche de două instanțe deodată, minimizându-se fiecare pereche în parte. Acest proces este iterativ, rezultatul minimizării de la fiecare pas intrând într-un nou proces de minimizare, până când nici o minimizare nu mai este posibilă (numele algoritmului este Quine-McCluskey). Combinațiile minimizate la maximum se numesc implicanți primari. Un implicant primar arată o combinație de prezență/absență de cauze, suficientă pentru producerea efectului (a fenomenului studiat). De exemplu, dacă un implicant primar este Ab, atunci spunem că efectul
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]
-
soluția finală este B + E. În limbaj boolean, aceasta înseamnă că: fie prezența cauzei B, fie prezența cauzei E pot să ducă la producerea fenomenului. Sigur, obținerea soluției este prezentată aici într-o formă ușor simplificată, însă strategia generală a algoritmului este chiar aceasta. Pentru situații complicate, cu multe cauze, programele de computer găsesc soluții mult mai rapid și mai corect. Critici ale abordării binare. Deschiderea metodei către mulțimile vagi Încă de la inventarea ei, metoda comparativă a fost aplicată de toți
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]
-
Metodele lui Mill se pot aplica doar atunci când sunt analizate în mod extensiv toate cauzele posibile ale unui fenomen. Din păcate, metoda booleană (oricât de atrăgătoare ar fi) nu poate fi utilizată pentru asemenea raționamente, pentru simplul fapt că în algoritmul de minimizare nu sunt luate în calcul valori probabile, ci numai două numere întregi: 1 și 0. Această observație duce mai departe către o alta, și mai evidentă: nu toate fenomenele sunt pur și simplu prezente ori absente. Putem spune
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]
-
este mai mult în afara mulțimii decât înăuntrul ei. Mulțimile vagi reprezintă un concept inovator în matematică propus în 1965 de Lotfi Zadeh, fiind o extensie a clasicei teorii a mulțimilor. În urma numeroaselor presiuni metodologice, Ragin (2000) și-a revizuit întregul algoritm, adaptând și teoria lui Zadeh la științele sociale. Fără a recurge la demonstrații complicate, se poate nuanța diferența calitativă dintre abordarea binară și abordarea mulțimilor vagi, prin intermediul a două posibile tipuri de concluzii în urma studierii aceluiași fenomen. Reluând exemplul cu
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]
-
o altă tehnică numită „Multi-Value QCA”. Ideea de bază este că se admit nu doar două valori (1 și 0), ci mai multe valori de la un minim la un maxim. Lucrează așadar cu variabile ordinale, fiind o extensie a programului algoritmului original QCA. Deși cele două programe sunt destul de avansate în ceea ce privește funcționalitatea și nivelul de complexitate, se disting câteva mari dezavantaje în crearea acestora: Deși ambele programe sunt puse la dispoziție gratuit, sursele lor nu sunt făcute publice așa încât, dacă programul
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]
-
în cazul Tosmana, o singură persoană). Acesta este un fapt extrem de important, mai ales în ultima perioadă când dezvoltarea programului scris de echipa lui Charles Ragin este blocată în urma decesului programatorului principal. Pentru a continua proiectul, ar trebui rescris întregul algoritm de la început la sfârșit, într-un limbaj înțeles și utilizat de alte persoane. Dacă în cazul lui Ragin algoritmul este descris în cele mai mici detalii prin intermediul cărților și articolelor sale, în cazul Tosmana algoritmul multi-value nu este descris decât
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]
-
programului scris de echipa lui Charles Ragin este blocată în urma decesului programatorului principal. Pentru a continua proiectul, ar trebui rescris întregul algoritm de la început la sfârșit, într-un limbaj înțeles și utilizat de alte persoane. Dacă în cazul lui Ragin algoritmul este descris în cele mai mici detalii prin intermediul cărților și articolelor sale, în cazul Tosmana algoritmul multi-value nu este descris decât foarte sumar, ceea ce ridică nu numai o problemă de încredere, ci și una de reproducere a rezultatelor. Ambele programe
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]
-
proiectul, ar trebui rescris întregul algoritm de la început la sfârșit, într-un limbaj înțeles și utilizat de alte persoane. Dacă în cazul lui Ragin algoritmul este descris în cele mai mici detalii prin intermediul cărților și articolelor sale, în cazul Tosmana algoritmul multi-value nu este descris decât foarte sumar, ceea ce ridică nu numai o problemă de încredere, ci și una de reproducere a rezultatelor. Ambele programe sunt construite în Windows, însă foarte mulți utilizatori încep să migreze și către alte sisteme de
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]
-
condițiile în care R este un limbaj de programare vectorizat. Ultima versiune a pachetului include și o interfață grafică cu meniuri și butoane (într-un pachet separat numit QCAGUI), iar următoarele direcții de dezvoltare a programului vizează extinderea acestuia către algoritmul mulțimilor vagi. Bibliografie Cronqvist, L. (2006). Tool for Small-N Analysis [Version 1.253]. Marburg. Disponibil pe pagina de web: HYPERLINK "http://www.tosmana.net/"http://www.tosmana.net la data de 15.05.2006. Katz, J. (2001). „Analitic induction”, În
Sociologie românească () [Corola-publishinghouse/Science/2237_a_3562]