Разработка программы, моделирующей процессы обучения, работы и прогнозирования ИНС с использованием постоянного, а также адаптивного шага обучения. Исследование поведения системы в зависимости от количества входов при постоянном шаге самообучения.
Целью контрольной работы является исследование обучения, работы и прогнозирования многослойных ИНС, в данном случае 3-слойной. В результате получили программу с интерфейсом, представленным ниже: Рисунок 1 - Интерфейс программы Величину среднеквадратической ошибки примем равной 0,05. В процессе исследования ИНС мы выполним: · поиск наиболее оптимальных ALFA для каждого слоя при постоянном шаге обучения и непосредственно само обучение; · прогнозирование на базе результатов обучения с постоянным шагом обучения; · обучение ИНС с помощь адаптивного шага обучения; · прогнозирование на базе результатов обучения с адаптивным шагом обучения. Приведем результат поиска оптимальных ALFA: ALFA_1 = 0.45 - ALFA для первого слоя ALFA_2 = 0.50 - ALFA для второго слоя ALFA_3 = 0.45 - ALFA для третьего слоя N = 3 - Кол-во шагов обучения При данных ALFA произведем обучение ИНС: № шага Yрасч.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
