В этой статье мы рассмотрим возможности использования одного из основных инструментов MatLab для проектирования и обучения нейронных сетей Neural Time Series (ntstool) как с помощью GUI, так и с помощью программного кода (а также коснемся расширения возможностей проектирования с помощью программного кода)
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.
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
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
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
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.
Разработка системы управления тепловым объектом на базе контроллера Mitsubishi Electric
Обучение по направлению “Управление в технических системах” предполагает подготовку специалистов, владеющих базовыми знаниями в области теории, аппаратных и программных средств построения систем автоматического управления техническими объектами.
Построение одномерных (Одна переменная, один параметр) бифуркационных диаграмм в Maxima
Слов «бифуркация» означает «раздвоение» и употребляет как название любого скачкообразного изменения, происходящего при плавном изменении параметров в любо системе: динамической, экологической и т. д.
Бифуркации имеют фундаментальное значение при исследовании поведения динамических систем. Часто именно бифуркации определяют механизм возникновения многих сложных процессов.
Рассмотрим способ построения бифуркационных диаграмм для простейших систем с помощью Maxima
В математике, особенно при изучении динамических систем, под понятием бифуркационная диаграмма подразумевают изображение на рисунке смены возможных динамических режимов системы (равновесных состояний, стационарных точек, периодических орбит и пр.) при изменении значения бифуркационного параметра. [Википедия].
Таким образом на диаграмме отражена динамика изменения положений равновесия в зависимости от изменения некого параметра системы.
Построение диаграммы рассмотрим на примере седло-узловой бифуркации в системе, описываемой д.у.
где λ — варьируемый параметр (В среде Maxima будем использовать L). Необходимо определить равновесные решения. Для этого воспользуемся командой
b4_1: solve(L-x^2=0, x);
(b4_1)[x=-sqrt(L),x=sqrt(L)]
Теперь для построения диаграммы воспользуемся командой:
Получим следующий результат:
Как видно из рисунка, из точки бифуркации выходят две ветви равновесных состояний, одна из которых устойчивая, а вторая — неустойчивая. При варьировании параметра в сторону увеличения значений из «ничего» рождаются два состояния равновесия, одно из которых устойчиво. Бифуркации такого рода относят к типу «седло-узел».
plot2d() — построение двумерного графика
rhs() — получение правой части равенства, в нашем случае функции x(L)
[ xlabel, «L» ] — Задаем название оси X
[ ylabel, «Точки равновесия» ] — Задаем название оси Y
[legend, false] — отключаем легенду
Больше информации о бифуркациях и больше примеров ищите на digiratory.ru