Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 71 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

71
net10 = train(net, P, T);
Y = sim(net, P);
plot(P, Y, P, T, ‘+’) % – два графика.
5.
Изменяя количество нейронов в первом слое, исследовать ка-
чество аппроксимации.
Задание 11.
Создать сеть и произвести ее последовательную адап-
тацию, выполнив следующие команды:
net11 = newff([-1 2; 0 5], [3, 1], … {′tansig′, ′purelin′}, ′traingd′);
net11.inputWeights{1, 1}.learnFcn = ′learngd′;
net11.layerWeights{2, 1}.learnFcn = ′learngd′;
net11.biases{1}.learnFcn = ′learngd′;
net11.biases{2}.learnFcn = ′learngd′;
net11.layerWeights{2, 1}.learnParam.lr = 0.2;
P = [-1 -1 2 2; 0 5 0 5];
T = [-1 -1 1 1];
P = num2cell(P,1);
T = num2cell(T,1);
net11.adaptParam.passes = 50;
[net11, a, e] = adapt(net11, P,T);
a = sim(net11, P) % [-1.02] [-0.99624] [1.0279] [1.0021];
mse(e) % – должно быть 5,5909е-004.
Задание 12.
Создать сеть и произвести ее последовательную адап-
тацию, используя следующие функции настройки весов и смещений:
learngdm, learnlv1, learnlv2, learnk, learncon, learnis, learnos, learn-
som, learnh, learnhd.
Сравнить алгоритм настройки для одной и той
же обучающей последовательности.
Задание 13.
Создать, обучить и апробировать многослойную ней-
ронную сеть с прямой передачей сигнала для принятия решения о
зачислении в высшее учебное заведение абитуриентов, сдавших 
   net10 = train(net, P, T);
   Y = sim(net, P);
   plot(P, Y, P, T, ‘+’) % – два графика.
   5. Изменяя количество нейронов в первом слое, исследовать ка-
чество аппроксимации.
   Задание 11. Создать сеть и произвести ее последовательную адап-
тацию, выполнив следующие команды:

   net11 = newff([-1 2; 0 5], [3, 1], … {′tansig′, ′purelin′}, ′traingd′);
   net11.inputWeights{1, 1}.learnFcn = ′learngd′;
   net11.layerWeights{2, 1}.learnFcn = ′learngd′;
   net11.biases{1}.learnFcn = ′learngd′;
   net11.biases{2}.learnFcn = ′learngd′;
   net11.layerWeights{2, 1}.learnParam.lr = 0.2;
   P = [-1 -1 2 2; 0 5 0 5];
   T = [-1 -1 1 1];
   P = num2cell(P,1);
   T = num2cell(T,1);
   net11.adaptParam.passes = 50;
   [net11, a, e] = adapt(net11, P,T);
   a = sim(net11, P) % [-1.02] [-0.99624] [1.0279] [1.0021];
   mse(e) % – должно быть 5,5909е-004.

   Задание 12. Создать сеть и произвести ее последовательную адап-
тацию, используя следующие функции настройки весов и смещений:
learngdm, learnlv1, learnlv2, learnk, learncon, learnis, learnos, learn-
som, learnh, learnhd. Сравнить алгоритм настройки для одной и той
же обучающей последовательности.

   Задание 13. Создать, обучить и апробировать многослойную ней-
ронную сеть с прямой передачей сигнала для принятия решения о
зачислении в высшее учебное заведение абитуриентов, сдавших


                                    71

Страницы