Швидкість збіжності алгоритму навчання нейрона в залежності від вибору нормуючого множника, Детальна інформація

Швидкість збіжності алгоритму навчання нейрона в залежності від вибору нормуючого множника
Тип документу: Курсова
Сторінок: 23
Предмет: Математика
Автор: Орос Володимир
Розмір: 38.7
Скачувань: 1245
Function Kut(x:Comp):Double;

Implementation

Procedure PKNSO(N:LongInt; Var k:Comp);

Var c:Comp;

Begin

c.a:=Cos(2*Pi/N);

c.b:=Sin(2*Pi/N);

k:=c;

End;

Function Kut(x:Comp):Double;

Var b:Boolean;

c:Double;

Begin

b:=False;

If (x.a=0) and (x.b=0) Then Begin c:=0; b:=True; End;

If (x.a>0) and (x.b=0) Then Begin c:=0; b:=True; End;

If (x.a<0) and (x.b=0) Then Begin c:=Pi; b:=True; End;

If (x.a=0) and (x.b>0) Then Begin c:=Pi/2; b:=True; End;

If (x.a=0) and (x.b<0) Then Begin c:=3*Pi/2; b:=True; End;

If Not b Then c:=arctan(x.b/x.a);

If x.a<0 Then c:=c+Pi;

If c<0 Then c:=2*Pi+c;

Kut:=c;

End;

Procedure ToStep(N:LongInt; x:Comp; Var R:Comp);

Var k1:Double;

Begin

k1:=Kut(x);

r.a:=cos(N*k1);

r.b:=sin(N*k1);

The online video editor trusted by teams to make professional video in minutes