Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 44 стр.

   inputConnect=[1 1; 0 0; 0 0] – матрица связности для входов
размера numLayers * numImputs;
   layerConnect=[0 0 0;1 0 0 0 ; 0 1 0] – матрица связности для сло-
ёв размера numLayers * numLayers;
   outputConnect=[0 0 1] – матрица связности для выходов разме-
ра 1* numLayers;
   targetConnect=[0 0 1] – матрица связности для целей размера 1 *
numLayers.

   Порядок выполнения заданий следующий:
   1. Создать шаблон сети, выполнив команду
   net = network (2, 3, [1; 0; 0], [1 1; 0 0 ; 0 0], …. ,
   [0 0 0 ; 1 0 0 ; 0 1 0], [0 0 1])
   2. Проверить значения полей вычислительной модели нейронной
сети net и их соответствие заданным значениям в списке параметров.
   3. Проверить значения вычисляемых полей модели, которые до-
полняют описание архитектуры сети

   numOutputs = 1 – количество выходов сети;
   numTargets = 1 – количество целей сети;
   numInputDelays = 0 – максимальное значение задержки для
входов сети.
   numLayersDelays = 0 – максимальное значение задержки для
слоёв сети.

   Заметим, что каждый выход и каждая цель присоединяются к од-
ному или нескольким слоям при этом количество компонент выхода
или цели равно количеству нейронов в соответствующем слое. Для
увеличения возможности модели в сеть включают линии задержки
либо на её входах, либо между слоями. Каждая линия задерживает
сигнал на один такт. Параметры numInputDelays и NumLayerDelays
определяют максимальное число линий для какого-либо входа или
слоя соответственно.



                                44