>
Порівняти результати роботи отриманих мереж.
Завдання 3. Використовуючи блоки імітаційного моделювання інструментального пакету Simulink системи MATLAB, побудувати модель динамічної мережі asgnet , провести дослідження моделі, перевірити адекватність її поведінки поведінці моделі net і оформити електронний звіт за допомогою генератора Report Generator.
Завдання 4. Використовуючи конструктор класу network з параметрами та оператори присвоювання для полів і осередків об'єктів цього класу, побудувати, видати на екран і промоделювати штучні нейронні мережі наступній архітектури:
а) одношаровий мережа з трьома нейронами, трьома двокомпонентними входами і одним цільовим виходом;
б) тришарова мережа з прямою передачею сигналів і з трьома нейронами в кожному шарі; кількість входів - три з двома , п'ятьма і трьома компонентами; для всіх верств є зміщення; вихід - один;
в) тришарова мережа, в якій кожен шар з'єднаний з усіма іншими; вхід - один і складається з двох компонентів ; кількість нейронів у кожному шарі - три; шари мають зміщення;
г) тришарова динамічна мережа з трьома нейронами в кожному шарі; число входів - три, з них кожен складається з трьох компонентів; маються зсуву на всіх шарах; лінії затримки затримують сигнали на один і два такту і включені між усіма верствами, а також на вході;
д) квадратна мережу з десятьма шарами і десятьма нейронами в кожному шарі; десять векторів підключаються по одному до кожного шару; є десять виходів від всіх верств мережі; зміщення підключені до кожного шару.
Лабораторна робота № 2
Методи та алгоритми навчання штучних нейронних мереж
Мета роботи : вивчення та набуття навичок практичного застосування методів і алгоритмів ініціалізації і навчання штучних нейронних мереж, а також оволодіння способами їх розробки.
Теоретичні відомості.
Після того як сформована архітектура нейронної мережі, повинні бути задані початкові значення ваг і зміщень, або іншими словами, мережа повинна бути инициализирована. Така процедура виконується за допомогою методу init для об'єктів класу netw...
