Теми рефератів
> Реферати > Курсові роботи > Звіти з практики > Курсові проекти > Питання та відповіді > Ессе > Доклади > Учбові матеріали > Контрольні роботи > Методички > Лекції > Твори > Підручники > Статті Контакти
Реферати, твори, дипломи, практика » Контрольные работы » Принципи оцінки інформації

Реферат Принципи оцінки інформації





pan>

Ці властивості дозволяють з високою ефективністю вирішувати задачі розпізнавання візуальних, акустичних і штучно синтезованих образів, обробки сигналів, адаптивного управління, задачі оптимізації та лінійної алгебри великої розмірності, завдання навчання, робототехнічні завдання, завдання прогнозування та діагностики.


Порівняльний аналіз. Моделювання двох структур нейронних мереж


Для побудови нейронної мережі використовувалося завдання викладача, в якому знаходиться три нейронних ряду, які складають нейронну мережу. У нижньому, а відповідно і вхідному ряді знаходиться 116 нейронів (58 значень йдуть з попереднього такту). У другому ряду знаходиться три ряди, в кожному з яких по 20 нейронів. У третьому, а відповідно і вихідному ряду, міститься 58 нейронів, оскільки об'єкт має 58. Нейрони мають повну зв'язок, для прискорення вирішення завдання. Вхідний і вихідний ряд обумовлені навчальними вибірками. p align="justify"> ЗАВДАННЯ:

Файл вибірки: 2

Мережа: 2

В 

нейронний мережа напуск папір

Розробка в програмі Neural Works Professional ll/PLUS:

Створюємо 5 шарів нейронів (рис.3.1.) і пов'язуємо їх повної зв'язком:


В 

Рис. 3.1. Подання зв'язків нейронів


Для того щоб побудувати ряд необхідно всі його параметри прописати в меню налаштувань ряду (Layer Parametrs). Наочно меню налаштувань наведено на малюнку 3.2. <В 

Рис. 3.2 Параметри верхнього шару


Задаємо параметри I/O, тут же вибирається вибірка (рис. 3.3.):


В 

Рис.3.3


Так само прописуються швидкість (momentum) і момент навчання (learning rate) нейронної мережі. Ці настройки проводяться в утилітах. Швидкість встановлюється рівною 0.03500 (визначена методом підбору). А момент дорівнює 0,001. Наочно меню налаштувань наведено на малюнку 3.4. br/>В 

Рис. 3.4 Налаштування параметрів навчання мережі. br/>

Будуємо графік і отримуємо (рис. 3.5.)


В 

Рис.3.5 Графік подання даних простої моделі.


З графіка видно, що присутні перешкоди, які впливають на якість процесу. Ці перешкоди обумовлені асцілляціей (високою швидкістю навчання мережі). p align="justify"> Для порівняння навчаємо другу мережу (що відрізняється від першої) тому ж файлу вибірки. Налаштування, так само відрізняються від налаштувань першої мережі. p align="justify"> Схематичне зображення мережі наведено на малюнку.


В 

Рис.3.6 Схематичне зображення мережі.


Подання зв'язків нейронів зображено на малюнку.


В 

Ріс.3.7.Представле...


Назад | сторінка 4 з 5 | Наступна сторінка





Схожі реферати:

  • Реферат на тему: Молекулярні Механізми міжклітінніх взаємодій олігодендроцітів и нейронів в ...
  • Реферат на тему: Збіжність ряду на кінцях інтервалу. Диференціальні рівняння. Завдання на ...
  • Реферат на тему: Сигнали і перешкоди в мережі передачі дискретної інформації
  • Реферат на тему: Розпізнавання образів за допомогою неординарного алгоритму та програмної ре ...
  • Реферат на тему: Розробка штучної нейронної мережі для розпізнавання статі по фотографії