17416

Нейронні мережі на основі радіальних базисних функцій

Лабораторная работа

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Лабораторна робота № 3 Нейронні мережі на основі радіальних базисних функцій Мета: отримати навички розв’язання практичних задач за допомогою мереж на основі радіальних базисних функцій. 2.1. Теоретичні відомості Основні відомості Мережа на основі радіальних ба

Украинкский

2013-07-01

113.5 KB

3 чел.

Лабораторна робота № 3

Нейронні мережі на основі радіальних базисних функцій

Мета: отримати навички розв’язання практичних задач за допомогою мереж на основі радіальних базисних функцій.

2.1. Теоретичні відомості

Основні відомості

Мережа на основі радіальних базисних функцій (РБФ-мережа) — це тришарова нейронна мережа з одним прихованим шаром. Прихований шар виконує фіксоване нелінійне перетворення без налаштування параметрів. Найновіші модифікації методу передбачають налаштування параметрів першої матриці зв’язків.

.

Рис. 2.1. Структура РБФ-мережі

При переході від вхідного шару до прихованого здійснюється нелінійне перетворення простору, тобто відображення (рис. 2.1)

де  — радіальні функції виду  (рис. 2.2).

Рис. 2.2. Приклад радіальної функції

В якості радіальної функції зазвичай вибирають функцію Гауса:

.

Нейрони вихідного шару здійснюють лінійне перетворення простору (є лінійною комбінацією виходів попереднього шару):

або у векторній формі

.

Навчання мережі на основі радіальних базисних функцій

Навчання мережі на основі радіальних базисних функцій включає:

1. Вибір параметрів (середнього та дисперсії) радіальних функцій.

2. Навчання вихідного шару за наступною формулою:

.

Приклад: проблема виключаючого АБО

Проблема виключаючого АБО (XOR-проблема) полягає в апроксимації таблиці істинності логічної функції x XOR y.

1

0

1

0

1

0

1

0

Ця функція набуває значення 1 тільки у тих випадках, коли значення аргументів відрізняються. РБФ-мережа забезпечує перетворення простору, при якому класи значень 1 та 0 стають лінійно роздільними (рис. 2.3).

Рис. 2.3. Перетворення простору для XOR-проблеми

,

.

2.2. Порядок виконання роботи

1. Реалізувати нейронну мережу на основі радіальних базисних функцій, використовуючи такі мови програмування як C++, Java, Fortran.

2. За допомогою побудованої нейроної мережі 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.

3. Перевірити роботу нейронної мережі 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, всі параметри нейронної мережі, що навчилася, вихідний код програми.