2 лек аяк жагы гана )))))))))))3лек Жандос Акжол
4 лек Улфат Улпан
5 Жадыра Азамат
6 Молдир Муха
7Жардем Асанали
8 Биржан Серик
2.3 Зертханалық жұмыстардың жоспары
№1 Зертханалық жұмыс Тақырыбы. Биологиялық және жасанды нейрон.
Жұмыс мақсаты: биологиялық және жасанды нейронның құрылымын және жұмыс істеу принципін оқып үйрену.
Әдiстемелiк ұсыныстар.
Жасанды нейрон – енгізілген сигналдар жиынтығы бойынша шығу сигналын есептейтін қарапайым процессор. Салмақ коэффициентi бар немесе салмағы бар енгізілетін сигналдар ойлап-пiшiлген (взвешенный) байланыстар бойынша жiберіледi.
Жасанды нейронның құрамын көбейткiштер (синапстар), сумматорлар және түрлендiргiштер құрайды (жалпы жағдайда сызықты емес). Нейрондардың арасындағы байланыстарды синапстар жүзеге асырады және енгізілетін сигналдарды синапстың салмағына (бұл байланыстың күшін сипаттайтын сан) көбейтеді. Синапстың байланыстары бойынша сырттан енгізілген сигналдардың және басқа нейрондардан түсетiн сигналдардың қосуын сумматор орындайды. Жалпы жағдайда сызықты емес түрлендiргiш тек қана бiр аргументті сызықты емес функциясын жүзеге асырады - ол сумматордың шығуы ретінде алынады. Бұл функция активация функциясы немесе нейронның берiлiс функциясы деп аталады. Негiзiнде нейрон векторлық аргументтің скалярлық функциясын жүзеге асырады. Нейронның математикалық үлгiсi келесі формулалармен анықталады:
Matlab-тың анықтама жүйесінде келтiрiлген нейронның жұмыс істеу бағытымен танысыңыз
– Demo – Toolboxes – Neural Networks.
Simple neuron and transfer functions (қарапайым нейрон және беріліс функциялар);
Neuron with vector input (векторлық кірісі бар нейрон).
2. Берiлiс функцияның нейронның шығу сигналының мәніне ықпалын талқыланыңыз ( 1 кесте).
3. Neural Networks Matlab-тағы активация функцияларымен танысыңыз.
Жұмысты орындау тәртібі
1. 1 кестедегі келтірілген беріліс функциялардың графиктерін анықтаңыз.
2. 1-ші кестеде активацияның барлық функциялары үшiн енгізілетін және салмақтардың мәндері берілген, осы берілгендер үшін нейронның шығуын Excel – де есептеңiз. [-5,5] аралығында тиiстi жасанды нейронның схемасын бейнелеңiз.
1 Кесте – Нейрондарды активациялау функцияларының тiзiмi
№ |
Функция атауы |
Формуласы |
Мәндер аумағы |
1 |
Табалдырықты (Пороговая) hardlim
|
|
(0, 1) |
2 |
Таңбалық (Знаковая) (сигнатурная) Hardlims |
|
(-1, 1) |
3 |
Сигмоидальдық (логистическая) logsig |
|
(0, 1) |
4 |
Жартылай сызықтық (Полулинейная) poslin |
|
(0, ) |
5 |
Сызықтық (Линейная) purelin |
|
(-, ) |
6 |
Радиальді-базистік (Радиальная базисная ) (гауссова) radbas |
|
(0, 1) |
7 |
Қанығумен жартылай сызықтық (Полулинейная с насыщением) satlin |
|
(0, 1) |
8 |
Қанығумен сызықтық (Линейная с насыщением) satlins |
|
(-1, 1) |
9 |
Гиперболалық тангенс (сигмоидальная) tansig |
|
(-1, 1) |
10 |
Үш бұрышты (треугольная) tribas |
|
(0, 1) |
Тапсырма варианттары
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
Вариант 5 |
|||||
Х |
W |
X |
W |
X |
W |
X |
W |
X |
W |
0,7 |
-0,3 |
0,4 |
0,5 |
0,2 |
-2,1 |
0,3 |
0,6 |
0,6 |
0,8 |
0,1 |
3,1 |
0,9 |
-0,9 |
0,5 |
3,5 |
0,1 |
1,9 |
0,7 |
-0,9 |
0,3 |
0,5 |
0,1 |
2,6 |
0,6 |
-0,2 |
0,5 |
0,7 |
0,9 |
1,5 |
b=0,9 |
b=1,3 |
b= –0.5 |
b= 1,5 |
b= – 0,7 |
|||||
Вариант 6 |
Вариант 7 |
Вариант 8 |
Вариант 9 |
Вариант 10 |
|||||
X |
W |
X |
W |
X |
W |
X |
W |
X |
W |
0,2 |
-1,1 |
0,2 |
-1,1 |
0,3 |
-1,5 |
0,5 |
0,2 |
0,1 |
1,8 |
0,5 |
0,8 |
0,5 |
0,8 |
0,7 |
2,4 |
1,1 |
2,1 |
1,7 |
-1,9 |
0,4 |
0,6 |
0,4 |
0,6 |
1,6 |
-3,2 |
1,9 |
0,3 |
2,9 |
0,5 |
b=0,4 |
b= –1 |
b=0,3 |
b= –2 |
b= – 1,7 |
|||||
3. Зерханалық жұмысында вариант бойынша берілгендерге барлық келтiрiлген Matlab-тың функцияларын орындаңыз.
Әдебиет нег. 8 [4-5], қос. 15 [1-62]
Бақылау сұрақтары
Биологиялық нейронның жұмыс істеу принципін және құрылымын сипаттаңыз.
Активацияның математикалық функцияларын атап өтіңіз. Олардың формулаларын және графиктерін, мәндердiң өзгеру облысын келтіріңіз.
Matlab Neural Networks –де активацияның қандай функциялары бар және активацияның функцияларының туындылары бар ма?