Архивы автора: Александр Синица

Интеллектуализация систем отказоустойчивого управления

Требования к надежности технических систем различного назначения предъявляются с целью обеспечения безопасности или минимизации экономических рисков (потерь, связанных с отказом системы). Обеспечение отказоустойчивости за счет аппаратного резервирования часто неприемлемо или нецелесообразно по экономическим причинам или ограничения массы и габаритов. Альтернативой являются отказоустойчивые системы управления с алгоритмическим резервированием, которые при выявлении неисправности переключаются на специализированный алгоритм. Второй подход (так называемые толерантные системы управления [1]) позволяет сохранить важнейшие характеристики системы при допустимом ухудшении второстепенных.

Читать далее

Как изменить регистр букв в Eclipse

Нередко при работа с программным кодом в Eclipse возникает перевести все буквы в нижний или верхний регистр (сделать строчными или заглавными соответственно).

Эту процедуру легко проделать с помощью сочетания горячих клавиш:

В нижний регистр: CTRL+SHIFT+Y (CMD+SHIFT+Y в Mac OS X)
В верхний регистр: CTRL+SHIFT+X (CMD+SHIFT+X в Mac OS X)

Предварительно выделите символы, которые хотите изменить (один или более)

Основы LSTM нейронных сетей

Рекуррентные нейронные сети

Человек не начинает каждый момент свое мышление с нуля. В то время, как вы читаете эту статью, вы воспринимаете каждое слово, основываясь на понимании значения предыдущих слов. Вы не забываете все и не начинаете анализировать каждое слово в отдельности. В целом, все ваши мысли имеют последствия (откладываются в памяти).

Читать далее

Нейронная сеть прямого распространения в CNTK

Задачей этого руководства является знакомство с методами быстрого проектирования нейронных сетей CNTK для решения задачи классификации. Вы можете пропустить Введение, если вы уже разобрались с руководством по бинарной классификации или аналогичными руководствами по машинному обучению.

Читать далее

Линейный бинарный классификатор в CNTK

Это пособие направлено на новичков в машинном обучении, решивших начать свой путь с CNTK. После изучения материала, вы сможете обучать простые, однако достаточно мощные модели машинного обучения, используемые в науке и промышленности в самых разнообразных задачах. Модель обучается на массиве данных наиболее быстрым способом, основываясь на доступных вам вычислительных мощностях (один или нескольлко CPU, GPU или кластер из CPU или GPU), прозрачно основываясь на возможностях библиотеки CNTK.

Процесс установки библиотеки CNTK подробно описан в статье Установка Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) для Windows

Читать далее

Построение фазовых портретов на языке Python

Фазовая траектория — след от движения изображающей точки. Фазовый портрет — это полная совокупность различных фазовых траекторий. Он хорошо иллюстрирует поведение системы и основные ее свойства, такие как точки равновесия.

С помощью фазовых портретов можно синтезировать регуляторы (Метод фазовой плоскости) или проводить анализ положений устойчивости и характера движений системы.

Рассмотрим построение фазовых портретов нелинейных динамических систем, представленных в форме обыкновенных дифференциальных уравнений

Читать далее

Бифуркации динамических систем

Теория бифуркаций проявляется повсеместно в естествознании. Дифференциальные уравнения, описывающие реальные физические системы, всегда содержат параметры, точные значения которых, не известны. Если уравнение, моделирующее физическую систему, оказывается структурно неустойчивым, то есть поведении его решении может качественно измениться при сколь угодно малом изменении правой части, то необходимо определить, какие бифуркации фазового портрета происходят при изменении параметров

Читать далее

Установка Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) для Windows

Рассмотрим установку Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) на основе дистрибутива, подготовленного разработчиками. Он предназначено для установки на один ПК . Microsoft Cognitive Toolkit проверен на Windows, 8.1, Windows 10 и Windows Server 2012 R2.

Читать далее