17415

Одношаровий персептрон

Лабораторная работа

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

5 5 Лабораторна робота №2 Одношаровий персептрон Мета: отримати навички розвязання практичних задач за допомогою одношарового персептрона. 1.1. Теоретичні відомості Модель перcептрона Модель персептрона має вигляд показаний на рис. 1.1. ...

Украинкский

2013-07-01

128.5 KB

8 чел.

5 

5

Лабораторна робота №2

Одношаровий персептрон

Мета: отримати навички розв’язання практичних задач за допомогою одношарового персептрона.

1.1. Теоретичні відомості

Модель перcептрона

Модель персептрона має вигляд, показаний на рис. 1.1.

Рис. 1.1. Модель персепртрона

При цьому

або ,

або .

Будемо розглядати випадок

 1.

Функціонування персептрона описується наступною залежністю:

,                                 (1.1)

де  — деякий поріг;

W вектор вагових коефіцієнтів персептрона.

У геометричній інтерпретації рівняння (1.1) визначає два підпростори

,                         (1.2)

,

з розділяючою гіперплощиною (афінний підпростір розмірності ):

.                                       (1.3)

Збільшуючи розмірність простору, отримаємо

                                     (1.4)

де ,

                                   (1.5)

де .

Враховуючи (1.4) та (1.5), можна записати

де  — Bias-нейрон.

Навчання персептрона (алгоритм Розенблатта)

Навчання персептрона представляє собою процес налаштування вагових коефіцієнтів W. При навчанні нейронної мережі, як правило, математичні вирази для розділяючих поверхонь відсутні. Тому навчання виконується тільки на прикладах (навчальній вибірці).

Навчальна вибірка (скінчена) задається множиною, що складається з пар вхід-вихід:

,                       (1.6)

де .

Мета навчання — налаштувати вагові коефіцієнти W таким чином, щоб для будь-яких  виконувалось .

Алгоритм навчання персептрона Розенблатта2:

1. Формуємо множину

, де

і систему

для будь-яких.

2. Початок. Вибираємо деякий елемент  як початкове наближення для . Сформуємо випадкову послідовність (циклічну, у якій елементи з'являються з невизначеною частотою) з елементів .

3. Тест. Вибираємо випадкове значення . Якщо , переходимо до п. 3, інакше –– до п. 4.

4. Модифікація вагових коефіцієнтів. Сформуємо обмежену послідовність

,

.

Переходимо до п. 3.

5. Завершення. Процес навчання закінчується тоді, коли умова  буде виконуватися для всіх векторів навчальної вибірки.3

Зауваження.

1. У базовому алгоритмі навчання персептрона , але найчастіше вибирають

,

для нормування множини  таким чином, щоб усі його вектори мали одиничну довжину.

2. Операції 4 обумовлені пошуком розв’язку  у формі

.

Крім того

.

Значення  — збільшується, щоб після поточного негативного значення  на наступному кроці було отримане додатне (п. 4 виконується тільки у випадку негативного добутку).

1.2. Порядок виконання роботи

1. Реалізувати одношаровий персептрон, використовуючи такі мови програмування як C++, Java, Fortran.

2. За допомогою реалізованого персептрона розв’язати задачу згідно з номером варіанту. (Номер варіанту визначається за номером у списку групи.) Для цього на основі відповідного файлу (ім’я dataномер_варіанту.csv) необхідно випадковим чином сформувати навчальну та тестову вибірки (у співвідношенні 4:1). Навчити нейронну мережу на навчальній вибірці, використовуючи алгоритм Розенблатта.

3. Перевірити роботу персептрона на тестових даних.

4. Результати роботи оформити звітом, який має містити: постановку задачі, навчальну вибірку даних та їх представлення у графічному виді на R2, результати роботи на тестовій множині даних, параметри персептрона, що навчився, вихідний код програми.

1 Задача класифікації на два класи. Також може бути .

2 Даний алгоритм коректно працює лише в тих випадках, коли класи є лінійно роздільними.

3 Теоретично доведено, що якщо класи є лінійно роздільними, алгоритм Розенблатта зійдеться за скінчену кількість кроків.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

75811. Денсаулық сақтау және фармацевтикалық қызмет көрсету салалары жұмыстарын реттейтін құқықтық және этикалық негіздер 34.9 KB
  ХХІ ғасырда еліміздің экономикалық алдының стратегиялық міндеттері халықтың денсаулығын нығайтуды талап етеді. Халық денсаулығы елдің ұттық қауіпсіздігі мен өркендеуін қамтамасыз ететін негізгі фактор болып саналады.
75812. Инновациялық қызметтің мемлекетке қолдаудың шетелдік тәжірибесі 51.68 KB
  Инновациялық дамудың келесі түрі «тасымалдау» стратегиясы болып табылады және олкейбір елдерде: Оңтүстік Шығыс, Азия және Қытайда қолданылады. Бұл стратегия ғылыми-техникалық қайта жұмыстарды қажет етпейтіндіктен өте қарапайым болып табылады.
75813. Анализ требований и состояния рынка автоматизированных банковских систем в России 142.77 KB
  Для своевременной и качественной переработки возрастающих объемов поступающей в банки информации требуется применение все более совершенных технических и программных средств. Результатом развития программно-аппаратных средств стало создание автоматизированных банковских систем (АБС).
75814. Международное образовательное право 80 KB
  Основным источником международного права по вопросам образования является нормативный договор. Положения образовательных доктрин находят отражение в региональных договорах и соглашениях. Практика применения судебного прецедент по вопросам образования находит применение...
75816. Общие сведения об авиационном страховании 269 KB
  Авиационное страхование это достаточно молодой вид страхования. Авиационное страхование - это страхование рисков связанных с эксплуатацией авиационной и космической техники. Средства авиационной техники от повреждения и гибели...
75817. Тәуекелді анықтау және төмендету әдістері 44.83 KB
  Нарықтық қатынастарға өту жағдайында коммерциялық ұйымдардың (өндірістік кәсіпорындардың, коммерциялық банктердің,фирмалардың) жүргізуші принципі – пайда табуға ұмтылу болып саналады. Ол шығындарға ұшыраумен шектеліп отырады. Басқа сөзбен айтқанда, бұл жерде тәуекел ұғымы пайда болады.