Міністерство освіти і науки України

Івано-Франківськи національний технічний університет нафти і газу

Кафедра КТ і СУ

Практична робота №2

Мультикатегорійна однорівнева неперервнопарцептронна мережа. навчальне правило дельта.

Виконали:

ст. гр. СУ-06-2

Костишин В. В.

Перевірив:

Безгачнюк Ю.В.

м. Івано-Франківськ

2010

Мета роботи : розглянути і навчитися використовувати мультикатегорійну однорівневу неперервноперцептронну мережу та навчальне правило дельта.

Завдання: Ознайомитися із мультикатегорійною однорівневою неперервно-перцептронною мережею; ознайомитися із навчальним правилом дельта; скласти алгоритм навчання мультикатегорійної однорівневої перцептронної мережі; визначити кінцеве значення ваг неперервного перцептрона; перевірити правильність роботи навченого перцептрона на тестових величинах.

Хід роботи

Складемо алгоритм навчання мультикатегорійної однорівневої перцептронної мережі на рішенні нижчеподаної задачі класифікації букв на три класи. Визначити кінцеве значення ваг неперервного перцептрона.

К лас 1

Клас 2

Клас 3

Таблиця вихідних даних складається з 6 додадкових п'ятнадцятимірних об'єктів трьох класів:

Буква	y1	y2	y3	y4	y5	y6	y7	y8	y9	y10	y11	y12	y 13	y14	y 15	y16
А	0	1	0	1	0	1	1	1	1	1	0	1	1	0	1	1
Н	1	0	1	1	0	1	1	1	1	1	0	1	1	0	1	1
Е	1	1	1	1	0	0	1	1	0	1	0	0	1	1	1	1
F	1	1	1	1	0	0	1	1	0	1	0	0	1	0	0	1
С	0	1	1	1	0	0	1	0	0	1	0	0	0	1	1	1
G	0	1	1	1	0	0	1	0	1	1	0	1	0	1	1	1

Вектора початкових ваг (матриця ):

Коефіцієнти:

Відповіді вчителя для відповідних класів:

клас(А, Н): клас(Е, F):

клас(C, G):

Спочатку приймемо задовільняючу нас і довільно , матрицю .