Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
лаба4 ПЗ в ИС.doc
Скачиваний:
4
Добавлен:
16.07.2019
Размер:
112.64 Кб
Скачать

-Сигмоида

0.3

Обучение

Тестирование

средняя ошибка

0,0006642

0,0004920

Макс.ошибка

0,0028795

0,002677

распознано

100

100

1

Обучение

Тестирование

средняя ошибка

0,0005158

0,0003261

Макс.ошибка

0,0035835

0,0009107

распознано

100

100

2

Обучение

Тестирование

средняя ошибка

3,9-5

7,46-6

Макс.ошибка

0,0002367

3,53-5

распознано

100

100

3

Обучение

Тестирование

средняя ошибка

1,32-5

5,80-6

Макс.ошибка

0,0001496

2,73-5

распознано

100

100

4

Обучение

Тестирование

средняя ошибка

8,78-5

9,84-5

Макс.ошибка

0,0003554

0,0002086

распознано

Задание 2

Исследовать зависимость качества обучения НС (величины максимальной ошибки обучения при фиксированном количестве эпох) от параметров НС:

количества нейронов в скрытом слое (интервал изменения от 1 до 50);

количества скрытых слоев (при этом суммарное число нейронов во всех скрытых слоях должно оставаться одинаковым, например – 20. Происходит перераспределение нейронов между слоями, а количество слоев изменяется.)

НС должна находится в режиме первоначального обучения.

-Количество нейронов в скрытом слое:

1

Макс.ошибка обучения: 0.0036742.

10

Макс.ошибка обучения: 0.0033542.

20

Макс.ошибка обучения: 0.0016326.

30

Макс.ошибка обучения: 0.0011364.

40

Макс.ошибка обучения: 0.0010287.

50

Макс.ошибка обучения: 0.00109.

-Число скрытых слоев:

1

Макс.ошибка обучения: 0.0016326.

2

Макс.ошибка обучения: 0.0003067.

3

Макс.ошибка обучения: 0.0003785.

6

Макс.ошибка обучения: 0.14865.

10

Макс.ошибка обучения: 0.1001.

Задание 3

Исследование зависимости качества обучения НС в режиме дообучения. В качестве параметров используются как параметры обучения, так и параметры структуры НС. При изменении значения параметров выход из пакета не производится.

Проанализировать качество обучения НС в режиме расчета.

1)

Конфигурация нейросети

Параметр сигмоиды:1.5

Число входов:2

Количество скрытых слоев:1

Слой 1 - число нейронов:10

Число выходов:1

Для обучения используется:80% записей

Скорость обучения:0.1

Момент: 0.9

Критерии остановки обучения

прошло 10000 эпох

Обучение

Тестирование

средняя ошибка

2,69-5

7,32-5

Макс.ошибка

0,0004635

0,0004590

Распознано

100

100

Расчет: (3+1)^2=16.4912169551677

2)

Конфигурация нейросети

Параметр сигмоиды:1,52

Число входов:2

Количество скрытых слоев:2

Слой 1 - число нейронов:10

Слой 2 - число нейронов:10

Число выходов:1

Для обучения используется:80% записей

Скорость обучения:0.102

Момент: 0.9

Критерии остановки обучения

прошло 10000 эпох

Обучение

Тестирование

средняя ошибка

3.73-5

4.81-5

Макс.ошибка

0.0002199

0.0002263

распознано

100

100

Расчет: : (3+1)^2=16.7787627821118

3)

Конфигурация нейросети

Параметр сигмоиды:1.52

Число входов:2

Количество скрытых слоев:1

Слой 1 - число нейронов:10

Число выходов:1

Для обучения используется:80% записей

Скорость обучения:0.102

Момент: 0.9

Критерии остановки обучения

максимальная ошибка при обучении<0.03

Обучение

Тестирование

средняя ошибка

2.58-5

7.21-5

Макс.ошибка

0.0004527

0.0004476

распознано

100

100

Расчет: (3+1)^2=15.2331169158615.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]