КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ КОДЭИ

Пройдем режим обучения Пользовательская

нейронная сеть (Build models with CNN).

Вкладка Быстрый (Quick).

Задаем тип нейронной сети Многослойный персептрон MPL.

Задаем функцию активации:

1)гиперболическая функция на скрытом слое;

2)тождественная функция на выходном слое.

Количество сетей для обучения (Networks to train) — 5.

Количество скрытых нейронов (No of neurons) — 4.

Вкладка Персептрон (MPL).

Указываем алгоритм обучения BFGS — алгоритм обучения 2-го порядка точности.

Количество эпох обучения (Cycles) — 1000.

Вкладка Интерактивное обучение (Real time training graph).

Отображать графики обучения:

1)для ошибки на обучающей выборке (Train error);

2)для контрольной ошибки (Test error).

Нажимаем кнопку Обучить (Train).

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ

Итоги (Sammary):

1)архитектура сети (Net. name);

2)обучающая производительность (Training perf.);

3)контрольная производительность (Test perf.);

4)тестовая производительность (Validation perf.);

5) ошибка обучения (Traning error);

6) алгоритм обучения (Training algoritm);

7) функция ошибок (Error function).

Построим графики

Гистограммы остатков