Ematrix rasva kadu,

Alustuseks peate läbima testi ja proovima istuda oma kätega sirged, üles tõstetud peaga. After Shave — kookosõliga.

Järjestikune algoritm SOM-i prototüüpide koolitamiseks, mis põhinevad kõrgema järgu rekursiivsetel võrranditel Abstraktne Iseorganiseeruvate kaartide SOM moodustamiseks pakutakse välja uudne koolitusalgoritm. Kavandatud mudelis ajakohastatakse raskusi järk-järgult, kasutades kõrgema astme erinevusvõrrandit, mis rakendab madalpääsupõhist digitaalfiltrit.

  • Prostatiidi testi protseduur
  • Toidu armastajad kaalulangus

Filtri sobivalt kujundamisel on võimalik iseorganiseerimisprotsessi valitud funktsioone põhilise SOM-i suhtes parendada. Lisaks saab selle mudeli abil tuletada uusi visualiseerimisvahendeid klastrite visualiseerimiseks ja kaardi kvaliteedi jälgimiseks.

Sissejuhatus Iseorganiseeruv kaart koos selle variantidega on üks populaarseimaid närvivõrgu algoritme juhendamata õppekategoorias [1—3].

Rf tõstmine veenilaiendite korral

SOM-i moodustatud topoloogiliselt säiliv kaardistamine kõrgmõõtmelisest ruumist madala mõõtmega ruudustikuni on väga laia kasutusalaga [4—6]. SOM koosneb piiratud arvu lahtrite järjestatud ruudustikust, mis on paigutatud fikseeritud madala mõõtmega väljundmassiivi, kus on määratletud vahemaa meetrika. Iga ühik on seotud mudelivektoriga või kaalugamis elab sisendmustrite samas kõrgmõõtmelises ruumis, kus on analüüsitav andmestik.

Mudelivektorite jaotus sarnaneb pärast koolitust sisendandmete vektori kvantimisega täiendava olulise tunnusjoonega, mida mudelvektorid kipuvad sisendiruumis eeldama, et korrelatiivsete lahtrite sama topoloogiline paigutus on eelmääratud väljundvõrgus, nii et et andmete topoloogia kajastub võres. Üldiselt põhineb õppimine võistleval paradigmal, kus igale kaardile esitatud sisendile valitakse parim sobivusühik, maksimeerides sisend- ja mudelvektorite sarnasust.

Järjestikku uuendatakse võitnud üksust ja selle topoloogilisi naabreid adaptiivselt, et suurendada sisendiga vastavust. SOM-i järkjärguline õppimisalgoritm on loodud heuristiliselt pärast rasva kadu ja lihastoon paradigmat, kus mudelite vastavust sisendile suurendatakse, liigutades kõiki vektoreid praeguse sisendinäidise suunasTšellide värskendusetapp on proportsionaalne ajast sõltuvaga kerneli funktsiooni silumine, andis võitja sõlmeMudelivektor tähistab lahtri vastuvõtva välja keskpunkti.

Laialdaselt kasutatav tuum on kirjutatud Gaussi funktsiooni suhtes, mis on suunatud võitja sõlme kohale. Skaalaarsel funktsioonil on keskne roll punktis 1 määratletud õppeprotsessis ja suur osa SOM-i käsitlevast kirjandusest on keskendunud SKT teoreetilistele ja praktilistele aspektidele.

SOM-õppe reeglit 1 võib tõlgendada kui kvantimisveaga seotud kulufunktsiooni ligikaudset gradiendi langust [7], kuid sellel puudub pidev sisendjaotuse korral täpne kulufunktsioon.

Ematrix rasva kadu [3] on näidatud, et moonutuse mõõtmise paremaks minimeerimiseks võib üheastmelist reeglit 1 muuta, sõnastades täiustatud, kuid siiski ligikaudse minimeerimisetapi. Võrrandit 1 saab seostada SOM-i asümptootilise punkti tihedusega või niinimetatud suurendusteguriga, mis seob SOM-i kaalu tiheduse sisendandmete tihedusega [8].

Punktis [9] on võrrandit 1 pisut kumer- või nõgusas mittelineaarses avaldises muudetud, saavutades suurendusteguri teatud kontrolli. Aastal [10] on sarnane õppereegli mittelineaarne modifikatsioon, kuid põhirõhk on aegridade rekonstrueerimisel. Aastal [11] on SOM-is kasutusele võetud rivaalimudeli karistus, kus konkurentideks loetakse rakud, mis ei ole võitja otsesed naabrid, välja arvatud juhul, kui nende mudelvektorid on sisendile lähemal kui võitja topoloogilised naabrid.

Prostatiidi testi protseduur

Nende rivaalrakkude puhul eeldab tuumafunktsioon negatiivseid väärtusi, nii et läbi 1 nihutatakse nende mudelid sisendist eemale. Muud tööd on seotud parameetrite automaatse või adaptiivse genereerimisega ja [14—16]. Lihtsa lähenemisviisi [14] korral saadakse halvima vahemaa funktsioonid, mis registreeriti treeningu ajal võitja ja sisendandmete vahel. Kõigi nende SOM-i variantide ühiseks jooneks on see, et punkti 1 struktuuri hoitakse peaaegu muutumatuna, samal ajal kui võetakse vastu erinevat tüüpi hälbeid.

Siis on neil ematrix rasva kadu pikkuse määramiseks erinevad reeglid, samas kui sisestus määrab värskendusetapi alati suuna.

Järelikult liigub kogu kaart igal sammul esitatud proovi poole [11] -is liigutatakse mõned rivaalimudelid vastupidises suunas ilma eelmiste värskendussuundade mälust. Sellel käitumisel on teoreetiline toetus ainult õppimise viimases lähenemise faasis [5, 8], kui see määrab hea kohaliku statistilise täpsuse ja kontrollib suurendustegurit. Esimeses etapis kui kerneli laius kahaneb ja sisendandmete globaalne topoloogia on teada oleks soovitav omadus värskenduse sujuvamaks muutmiseks kui see, mida sunnib 1.

Selle funktsiooni saamiseks pakutakse käesolevas artiklis välja uudne SOM-mudel, kus õppimine viiakse läbi kõrgema järku lineaarierinevuse võrrandi abil, mis rakendab eelnevalt määratletud jälgimisfiltrit. Kavandatud mudelis sisaldab iga lahter mäluvektorite komplekti, et jälgida mudelvektorite ja sisendite mineviku positsioone. Uuendussuunda määratletakse õigesti määratletud filtri dünaamika abil, mis juhib mudelvektorite liikumist varasemate vektorite kombinatsioonina.

Sel viisil annab kavandatud mudel üldise raamistiku erinevate koolitusstrateegiate määratlemiseks, kui ematrix rasva kadu on erijuhtum. Lisaks on kavandatud meetodil mõned uued kasulikud täiendavad visualiseerimis- ja andmeanalüüsi võimalused. Eelkõige saab iga lahter anda rohkem teavet, näiteks kohaliku tiheduse ja õppimistrajektooride kohta, kui kasutatakse kõrgema järgu filtreid.

Mudeli kirjeldus 2. Õppefilter Alates punktist 1 sõltub uus kaal selgesõnaliselt praegusest sisendist ja praegusest kaalupositsioonist see on tegelikult nende kahe vektori kumer kombinatsioon ning varasematest sisenditest ja kaalu väärtustest pole otsest sõltuvust. Meie idee on lisada SOM-i õppimisvõrrandile rohkem vabadusastmeid, et parandada lõdvestusprotsessi, mis toimub mudelvektorite iseorganiseerumise ematrix rasva kadu.

Uus kaalvektor arvutatakse mälus olevate vektorite lineaarse kombinatsioonina. Selle lineaarse kombinatsiooni nõuetekohaseks määratlemiseks on vaja kasutada stabiilset diskreetse aja filtrit, mida edaspidi nimetatakse õppefiltriks LF. Kasutades Z-teisenduse formaalsust, määratletakse õppefilter selle ülekandefunktsiooni abil. Filter on rakendatud LF koefitsientidega kirjeldatud lineaarse erinevuse võrrandi abil: kus on sisendjärjestus ja väljundjärjestus.

LF range nõue on, et see peab olema vähemalt 1. See tähendab ka seda, et pideva sisestusjada korral kipub veajada nulli, kui aeg läheb lõpmatuseni. Seega saavad limitholds ja LF jälgida püsivaid sisendeid nullveaga. LF-i kujundamise juhiseid kirjeldatakse järgmistes osades. Kavandatud SOM-algoritm 2.

Neuroni mudel LF dünaamika tutvustamiseks SOM-is seostame kaardivektorite indeksi iga elemendi külge kaks maatriksit koosnevad veeru järgi ja kus. Veerud esindavad lahtri kaalvektori viimaste väärtuste jada, veerud aga lahtri sisendi viimaste väärtuste jäljendi.

Pange tähele, et punkt 1 1 tähistab õppe ajal sisendjaotuse juhuslikult valitud valimite jada, mis esitatakse kogu kaardil. Seejärel saavad põhilised SOM-id kõik lahtrid igal sammul sama sisendi.

Ja vastupidi, pakutud mudelis sisaldab iga lahter isikupärastatud sisestusjada, mis on seotud lahtri slimming suitsutatud kilttursa retsept. Mälumaatriksid esindavad neuronimudelile lisatud mälu, et jälgida minevikusündmusi.

Kavandatud SOM-i iga lahter arvutab mudelivektori väärtuse ajahetkel kui mäluvektorite lineaarne kombinatsioon ajal LF-i koefitsientide kaudu, kus maatriks esindab kogu raku mälu, veergvektor sisaldab aga LF-koefitsiente.

Seega arvutatakse mudelvektor otse - antud mälumaatriksi ja LF koefitsientide põhjal. Kavandatud mudeli võrgutreeningu kord Arvestades analüüsitavaid vektorilisi sisendandmeid, loome kõigepealt SOM-i väljundvõrgu massiivi ja valime seejärel naabruskorralduse, määratledes kauguse funktsiooni indeksi kahe lahtri vahel.

Seejärel kujundame õppimisprotsessi juhtseadme lineaarse erinevuse võrrandi ja määratleme sobivalt madalpäästega LFini lugeja ja nimetaja koefitsiendid 4. Mäluvektorite algväärtused saab valida juhuslikult ematrix rasva kadu nn lineaarne lähtestamine, mis kasutab sisendjaotuse põhitelgi, võib anda teatavat kasu nagu klassikalises SOM-is. Kui koolituse ajal kuvatakse kaardile uus sisendnäidis, valitakse võitjaks unitis, mille sõlmeks on lähim mudel, mille sisendprooviks on tšellide vastuvõtuväli, mille annab mudelivektori Voronoi piirkond.

CARA TERBAIK MENGHILANGKAN BEKAS JERAWAT DAN BOPENG SECARA PERMANEN. DIJAMIN BERHASIL DAN AMPUH!

Seejärel vajab lahtrite mälu mida tuleb uue proovi jälgimiseks värskendada. Kui igat neuroni peetakse eraldiseisvaks filtriks, ilma naabruskonna koostööta, siis on mälumatriksite värskendamine mälumaterjalide sirgjooneline üheastmeline ajaline nihutus. Naabruskoostöö kaasamiseks meie mudelisse arvestame järgmiste värskendusväljenditega: ja globaalse mälumaatriks, kus Gaussi naabrusfunktsioon arvutatakse järgmiselt. Sel viisil tuleb uuendada ainult võitja ja tema topoloogiliste naabrite mälu, samas kui võitjast kaugel olevate ühikute mälu jääb peaaegu muutumatuks.

Sisendmustrit mittetundvad neuronid ei uuenda oma mälu, samas kui mustrit ära tundva neuroni mälu uuendatakse koos selle topoloogiliste naabrite mäluga. On teada, et mudelvektorite isekorralduse saavutamiseks peab värskendus suurendama sarnasust sisendmustriga [3]. Meie skeemis on mudelvektorid mäluvektorite lineaarne kombinatsioon, kuna mudelvektorite värskendussuund on määratud punktidega 6 ja Asendades punktiga 11 11on meil värskendatud prototüüpide järgmine kaudne avaldis: Seejärel värskendatakse mudeli vektorit suunas, mis on LF-väljundi järgmine väärtus juhul, kui naabruskoostöö puudub.

Klassikalises SOM värskenduse reeglis 1 on sihtvektor esindatud juhuslikult valitud sisestusmustriga, mis on ematrix rasva kadu lahtritel ühesugune, samas kui värskenduse avaldises 13 mängib sama rolli vektor, mis tähistab iga lahtri jaoks erinev sihtmärk, mis määratletakse mäluvektorite ning tegeliku sisendvalimi ja mudelivektori lineaarse kombinatsioonina.

Eelkõige annab see kombinatsioon LF-i, mis on kavandatud selleks, et vähendada pidevalt korduva sisendproovi korral errorto ematrix rasva kadu.

Selles mõttes suureneb mudelvektori sarnasus sisendvalimiga, kui mudelvektor liigub punktiga 13 määratletud suunas. Igasuguse LF-i vajalik nõue selle omaduse saamiseks on see, et need peavad olema vähemalt 1. Seda nõuet saab tõlgendada LF koefitsientide piiranguna. Kui LF on 1. See tähendab, et lineaarne kombinatsioon punktis 6 on vektorite afiine kombinatsioon ja sel juhul ematrix rasva kadu see kumeraks kombinatsiooniks. See annab punkti 6 mõned võimalikud geomeetrilised tõlgendused.

Klassikalises SOM-is on kaalu värskenduse ruumi osa kaalu ja praeguse sisendproovi vahel. Kavandatud skeemis võib uus kaal liikuda afiinside kombinatsiooni poolt antud kõrgemas mõõtmete ruumis, mis on määratletud juhtide ja LF koefitsientidega.

õli + näole + kortsudele

Veel üks oluline märkus on seotud ematrix rasva kadu, et sihtvektori järjestust võib vaadelda kui filtri väljundit, kus sisend on seotud stohhastilise järjestusega.

Seetõttu nõuab LF-i kasutamine staatilise gaasivastusega filtrit, mis säilitaks stohhastilise protsessi esimese järgu momendi, mis on ka sisendjaotuse keskmine väärtus. Ematrix rasva kadu on eddy slimming, et lineaarse filtri väljundjärjestuse keskmine väärtus on seotud sisendatud stohhastilise ematrix rasva kadu keskmise väärtusega järgmise suhtega: kus sümbol esindab ootust.

Selle tulemusel on sisendjaotuse staatilised omadused hästi esindatud sihtvektorite järjestusega ja prototüüpide liigutamine vastavalt punktile 13 vähendab kaugust sisendi jaotusest.

Järelikult tagatakse pakutud mudeli lokaalne stabiilsus ja lähenemine õpifiltri stabiilsuse ja staatilise võimenduse tunnustega, samal ajal kui kaardi globaalne käitumine järgib põhilist SOM-i sama heuristlikku põhimõtet. Eelkõige on mudelvektorite ematrix rasva kadu lähenemise saavutamiseks vajalik, et millal ja siis on vaja järgida Robbins-Monro stohhastilise lähendusmeetodi üldtuntud tingimusi [2].

Kavandatud mudelis saab funktsiooni määratleda sarnaselt teiste iseorganiseeruvate paradigmadega nagu vektori kvantimine, neuraalgaas [18] või SOM, saades analoogse isekorraldusliku käitumise.

Kavandatud mudeli lõpptulemusena määratletakse uus iseorganiseeruv algoritm punktidega 67 ja Mudelivektorite väga stabiilset ja jõulist isekorralduslikku tegevust täheldatakse, kui täidetakse 67 ja 11kui LF-id on hoolikalt kavandatud. Juhised õppefiltri LF kujundamiseks Selles jaotises kirjeldame LF-i kasuliku kujunduse üldpõhimõtteid. Klassikalise SOM-i reprodutseerimiseks oma mudelis peame kaaluma näiteks kerneli funktsiooni, kus käsitleme järgmisi lõõmutamisskeeme [3]: andke vastavalt tuuma laiuse ja õppimiskiiruse vähenevad ajad.

LF1 koefitsientide 19 asendamine 6 meil on see, et 67 ja 11 saavad formaalselt samaväärsed põhilise SOM-iga. Õppimiskonstant, mis määrab õppefiltri ribalaiuse, toimib sellel võistlusel õppefaktori globaalse sumbumiskonstandina.

Teise astme õppefiltril LF2 on vormFiltrite koefitsiendid saab valida nii, et õppefilter 20 on madalpääsfilter, millel on sama filtri 19 normaliseeritud piirsagedus —3 db riba. Sel juhul võib eeldada sama õppefaktori globaalset nõrgenemist ja filtri 20 eeliseks klassikalisel SOM-il 19 on täiustatud filtreerimistoiming, mis on saavutatav kõrgema järgu värskendusvõrrandiga.

Selle valiku korral on LF-i ainsad vabad parameetrid filtri järjekord ja läbilõike sagedus [17]. Joonis 1 näitab kahte erinevat 20 × 20 kaarti, mis on treenitud kahe erineva väärtusega, kasutades teise järgu madalpääs Butterworthi filtrit.

Sisendjaotus on rühmitatud nelja piirkonda, millel on joonisel 1 ühtlane jaotus. Treenitud mudelvektorid on kujutatud ruudustiku sõlmed.

Suure väärtuse ematrix rasva kadu näitab mudelvektorite lõplik jaotus joonisel 1 a sisendjaotuse paremat sobivust või regressiooni. Madalama väärtuse korral on kaardil interpolatiivsem käitumine, nagu on näidatud joonisel 1 b. See on tingitud asjaolust, et väiksemate väärtuste korral väheneb õppimiskiirustegur kiiremini, samas kui naabruskonna laiuse langus on muutumatu.

Seejärel on võimalik valida sobivad väärtused, mis sõltuvad konkreetsetest andmetest, mida SOM-iga analüüsitakse.