Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 1. Введение. Донской Д.А - 27 стр.

               Лабораторная работа № 4
        Процедуры настройки параметров
        персептронных нейронных сетей.
              Процедура адаптации
   Цель работы: изучение алгоритма настройки параметров персеп-
тронных нейронных сетей с помощью процедуры адаптации в систе-
ме MATLAB.
                         Общие сведения
   Многократно используя функции sim и learnp для изменения ве-
сов и смещения персептрона, можно в конечном счете построить
разделяющую линию, которая решит задачу классификации при ус-
ловии, что персептрон может решать ее. Каждая реализация процесса
настройки с использованием всего обучающего множества называет-
ся проходом или циклом. Такой цикл может быть выполнен с помо-
щью специальной функции адаптации adapt. При каждом проходе
функция adapt использует обучающее множество, вычисляет выход,
погрешность и выполняет подстройку параметров персептрона.
   Процедура адаптации не гарантирует, что синтезированная сеть
выполнит классификацию нового вектора входа. Возможно, потребу-
ется новая настройка матрицы весов W и вектора смещений b с ис-
пользованием функции adapt.
   Чтобы пояснить процедуру адаптации, рассмотрим простой при-
мер. Выберем персептрон с одним нейроном и двухэлементным век-
тором входа (рисунок).
   Эта сеть достаточно проста, так что все расчеты можно выпол-
нить вручную.
   Предположим, что можно с помощью персептрона решить задачу
классификации векторов, если задано следующее обучающее множе-
ство:
⎧⎪     ⎡2⎤        ⎫⎧⎪    ⎡1⎤        ⎫⎧⎪    ⎡− 2⎤      ⎫⎧⎪    ⎡− 1⎤      ⎫
 ⎨p1 = ⎢ ⎥, t1 = 0⎬⎨p2 = ⎢ ⎥, t2 = 1⎬⎨p3 = ⎢ ⎥, t3 = 0⎬⎨p4 = ⎢ ⎥, t4 = 1⎬ . (1)
 ⎪⎩    ⎣2⎦        ⎭⎪⎩    ⎣− 2⎦      ⎭⎪⎩    ⎣2⎦        ⎭⎪⎩    ⎣1⎦        ⎭



                                     27