Контрольна робота
Дослідження тришарових ІНС
Брест 2007
Введення
Метою контрольної роботи є дослідження навчання, роботи та прогнозування багатошарових ШНМ, в даному випадку 3-шарової.
Для вивчення ІНС нам необхідно розробити програму, що моделює процеси навчання, роботи та прогнозування ІНС. За основу візьмемо програму, написану в процесі виконання лабораторної роботи № 2, з доробками. В результаті отримали програму з інтерфейсом, представленим нижче:
В
Рисунок 1 - Інтерфейс програми
Величину среднеквадратической помилки приймемо рівної 0,05. Функції активації шарів для простоти роботи з ними приймемо сігмоідную. p align="justify"> У процесі дослідження ІНС ми виконаємо:
В· пошук найбільш оптимальних ALFA для кожного шару при постійному кроці навчання і безпосередньо саме навчання;
В· прогнозування на базі результатів навчання з постійним кроком навчання;
В· навчання ІНС з допомогу адаптивного кроку навчання;
В· прогнозування на базі результатів навчання з адаптивним кроком навчання.
Також ми зробимо зміна кількості входів і перевіримо реакцію ІНС дані дії.
1. Навчання ІНС з використанням постійного кроку навчання
Навчання будемо робити шляхом поетапного зміни величини ALFA для кожного шару з кроком 0,05. Найбільш оптимальними будуть ті ALFA, при яких кількість кроків навчання (по 30 ітерацій) буде мінімальним. p align="justify"> В наслідок того, що нам необхідно міняти ALFA для кожного шару окремо, побудова графіків залежності кількості кроків навчання від ALFA стає скрутним. Наведемо результат пошуку оптимальних ALFA:
ALFA_1 = 0.45 - ALFA для першого шару
ALFA_2 = 0.50 - ALFA для другого шару
ALFA_3 = 0.45 - ALFA для третього шару
N = 3 - Кількість кроків навчання
За даних ALFA зробимо навчання ІНС:
№
E = 0.00000011859
Далі проведемо прогнозування на підставі отриманих результатів навчання:
№
E = 0.00000026073
Наведемо графік залежності величини помилки від кроку навчання:
В
Графік залежності помилки від кроку
2. Навчання...
