Составители:
Рубрика:
200
Слой Кохонена создается командой
net = newc(P, S, KLR, CLR),
где P – (R×Q)-матрица минимальных и максимальных значений
Q входных векторов; S – число нейронов; KLR и CLR – константы
скорости обучения весов и смещений.
Проанализируем примеры использования слоя Кохонена.
Пример 7.2. Рассмотрим создание слоя конкурирующих нейро-
нов Кохонена для решения предыдущего примера. Сначала опи-
шем входные векторы:
>> p=[1 0 1 0; 1 0 0 0; 0 0 0 1; 0 1 0 1]
p =
1 0 1 0
1 0 0 0
0 0 0 1
0 1 0 1
Затем создадим нейронную сеть:
>> net=newc([ 0 1; 0 1; 0 1; 0 1],2)
В этой команде массив указывает диапазоны для каждой вход-
ной переменной, а число – число нейронов соревновательного слоя.
Начальные значения матрицы весов задаются в центре входных
диапазонов.
Зададим число эпох обучения:
>> net.trainParam.epochs = 500
Рис. 7.7. Соревновательный слой Кохонена в MatLab
p
R × 1
1,1
b
1
n
1
S
1
× 1
a
1
Input
Competitive Layer
S
1
× R
C
IW
ndist
S
1
× 1
S
1
× 1
S
1
S
1
× 1
R
+
1
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 198
- 199
- 200
- 201
- 202
- …
- следующая ›
- последняя »