Задание 4
Провести обучение и тестирование НС на основе своего файла, содержащего вектора исходных данных и результата. В качестве функции можно выбрать любую арифметическую функцию. Проанализировать зависимость результатов обучения от параметров НС, от набора исходных данных для обучения. Сформулировать требования к исходным данным в режиме обучения.
Функция возведения в квадрат.
1)
Конфигурация нейросети
Параметр сигмоиды:0.5
Число входов:1
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 1000 эпох
|
Обучение |
Тестирование |
средняя ошибка |
0.001214 |
0.002555 |
Макс.ошибка |
0.006456 |
0.00643 |
распознано |
100% |
100% |
Расчет:
9^2=81.0992269963784
5^2=20.697797888877
2)
Конфигурация нейросети
Параметр сигмоиды:1
Число входов:1
Количество скрытых слоев:1
Слой 1 - число нейронов:10
Число выходов:1
Для обучения используется:80% записей
Скорость обучения:1
Момент: 0.9
Критерии остановки обучения
максимальная ошибка при обучении<0.05
|
Обучение |
Тестирование |
средняя ошибка |
0.0024098 |
0.0021971 |
Макс.ошибка |
0.017235 |
0.0065746 |
распознано |
100% |
100% |
Расчет:
9^2=82.9237926189633
5^2=25.4252865521721
3)
Конфигурация нейросети
Параметр сигмоиды:1
Число входов:1
Количество скрытых слоев:1
Слой 1 - число нейронов:10
Число выходов:1
Для обучения используется:80% записей
Скорость обучения:3
Момент: 0.9
Критерии остановки обучения
максимальная ошибка при обучении<0.05
|
Обучение |
Тестирование |
средняя ошибка |
0.0095273 |
0.010972 |
Макс.ошибка |
0.022189 |
0.018323 |
распознано |
100% |
100% |
Расчет:
9^2= 63.9721180966152
5^2= 5.87468723003024
4)
Конфигурация нейросети
Параметр сигмоиды:1
Число входов:1
Количество скрытых слоев:1
Слой 1 - число нейронов:1
Число выходов:1
Для обучения используется:80% записей
Скорость обучения:0.1
Момент: 0.9
Критерии остановки обучения
прошло 100000 эпох
|
Обучение |
Тестирование |
средняя ошибка |
0.0006637 |
0.0013617 |
Макс.ошибка |
0.0028207 |
0.00282 |
распознано |
100% |
100% |
Расчет:
9^2= 82.9103272126967
5^2= 22.0693320438785
Задание 5
Необходимо обучить НС распознавать заданный образ среди нескольких ранее предлагаемых.
В режиме обучения НС предлагается несколько образов, каждому из которых соответствует определенный набор входных и эталонных данных.
В режиме применения обученная НС по заданному входному набору данных определяет, какой эталонный набор соответствует этому образу.
Файл с данными:
p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 res
1 0 1 0 0 0 1 0 1 4
1 1 1 1 0 1 1 1 1 3
0 0 0 0 1 0 0 0 0 2
0 0 1 0 1 0 1 0 0 1
Режим первоначального обучения
Конфигурация нейросети
Параметр сигмоиды:0.5
Число входов:9
Количество скрытых слоев:1
Слой 1 - число нейронов:10
Число выходов:1
Для обучения используется:100% записей
Скорость обучения:0.1
Момент: 0.9
Критерии остановки обучения
прошло эпох с момента начала обучения: 10000
Пример расчета: 101000101, результат 3.97589559071719
Режим первоначального обучения
Конфигурация нейросети
Параметр сигмоиды:0.5
Число входов:9
Количество скрытых слоев:1
Слой 1 - число нейронов:10
Число выходов:1
Для обучения используется:100% записей
Скорость обучения:0.1
Момент: 0.9
Критерии остановки обучения
прошло эпох с момента начала обучения: 4000
Пример расчета: 101000101, результат 3.95746011558951
Режим первоначального обучения
Конфигурация нейросети
Параметр сигмоиды:1
Число входов:9
Количество скрытых слоев:2
Слой 1 - число нейронов:10
Слой 2 - число нейронов:10
Число выходов:1
Для обучения используется:100% записей
Скорость обучения:0.1
Момент: 0.9
Критерии остановки обучения
максимальная ошибка при обучении<0.0001
прошло эпох с момента начала обучения: 2010
макс.ошибка: 0.0001
Пример расчета: 101000101, результат 1.04241439495831
Режим дообучения
Конфигурация нейросети
Параметр сигмоиды:1
Число входов:9
Количество скрытых слоев:1
Слой - число нейронов:10
Число выходов:1
Для обучения используется:100% записей
Скорость обучения:0.1
Момент: 0.9
Критерии остановки обучения
прошло 30000 эпох
Пример расчета: 101000101, результат 3.98332340985065
Пример расчета: 101100101, результат 3.96865213768819
Пример расчета: 101110101, результат 3.90167560290302