Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 2. Линейные сети. Донской Д.А - 7 стр.

   Теперь можно промоделировать линейную сеть для следующего
предъявленного вектора входа:

  p = [5;6];
  a = sim(net,p)

  a =
        24


  Видно, что сеть правильно классифицировала входной вектор.
             Порядок выполнения работы
   1. Для заданного преподавателем варианта задания (таблица) раз-
работать структурную схему линейной нейронной сети.
   2. Разработать алгоритм создания и моделирования линейной ней-
ронной сети.
   3. Реализовать разработанный алгоритм в системе MATLAB.
   4. Определить параметры созданной нейронной сети (веса и сме-
щение) и проверить правильность работы сети для последовательно-
сти входных векторов (не менее 5).
   5. Построить график, аналогичный представленному на рис. 2, для
своих исходных данных.
   6. Определить имя функции инициализации значений матриц ве-
сов и смещений, принятой по умолчанию для линейных нейронных
сетей. Установить новые значения матриц весов и смещения с помо-
щью функции инициализации rands.
   7. Распечатать текст программы.
   8. Составить отчет, который должен содержать :
  –   цель лабораторной работы;
  –   структурную схему нейронной сети;
  –   алгоритм, текст программы и график;
  –   выводы.


                                  7