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 розвязання 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

4 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.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

16959. Эксплуатационно-техническая документация на АЭС 106 KB
  PAGE 12 Лекция №3. Тема: Эксплуатационнотехническая документация на АЭС. План лекции. Введение. 1.Виды эксплуатационнотехнической документации на АЭС. 2.Руководящая документация на АЭС. 3.Пономерная документация на АЭС. 4. Документация опе...
16960. Эксплуатация ЭБ при снижении и повышении нагрузки генератора 120.5 KB
  Лекция № 13 Тема: Эксплуатация ЭБ при снижении и повышении нагрузки генератора. План лекции Введение. Эксплуатация ЭБ при снижении нагрузки. Эксплуатация ЭБ при повышении нагрузки. Выводы по лекции. Литература: Инструкция по эксплуатации...
16961. Перевод ЭБ в состояние холодный останов 83 KB
  Тема: Перевод ЭБ в состояние холодный останов. План лекции Введение Исходное состояние реакторной установки перед подготовкой к пуску после перегрузки топлива. Подготовительные операции по переводу реакторной установки в холодный останов.
16962. Імпорт таблиць. Встановлення звязків між таблицями 54 KB
  Практична робота №1 Тема: Імпорт таблиць. Встановлення звязків між таблицями. Мета: навчитися імпортувати таблиці MS Excel в таблиці Ms Access а також навчитися звязувати таблиці. Устаткування: ПК. Операційна система Windows СУБД Ms Access. Правила ТБ. Методичні реком...
16963. Імпорт таблиць. Встановлення звязків між таблицями 423.5 KB
  Практична робота №1 Тема: Імпорт таблиць. Встановлення звязків між таблицями. Мета: навчитися імпортувати таблиці MS Excel в таблиці Ms Access а також навчитися звязувати таблиці. Устаткування: ПК. Операційна система Windows СУБД Ms Access. Правила ТБ. Методичні реко
16964. Пошук даних 137 KB
  Практична робота №2 Тема: Пошук даних. Мета: Навчитися будувати динамічні набори записів користуватися вбудованою функцією Построитель выражений. Устаткування: ПК. Операційна система Windows СУБД Ms Access. Правила ТБ. Методичні рекомендації. Інд
16965. Динамічні набори записів 105.5 KB
  Практична робота №3 Тема: Пошук даних. Мета: Навчитися будувати динамічні набори записів користуватися вбудованою функцією Построитель выражений. Устаткування: ПК. Операційна система Windows СУБД Ms Access. Створити групові запити які визначають для ринк...
16966. Технічне обслуговування і ремонт рухомого складу. Організація технічного обслуговування та ремонту 21.02 KB
  В процесі експлуатації пристроїв параметри технічних складових змінюються від початкових. Основною причиною зносу є супроводжуючі експлуатаційний знос, втрати міцнісних якостей, порушення звязків та інше. Великий вплив на інтенсивність змінних параметрів надає режим роботи.
16967. Використовування умов для відбору даних. Сортування даних, що виводяться 80 KB
  Практична робота №9 Тема: Використовування умов для відбору даних. Сортування даних що виводяться. Мета: Навчитися використовувати в запитах вираз Where а також упорядковувати дані з використанням ключового слова Order by. Обладнання: персональний комп'ютер з встано