50541

Сеть Хопфилда

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Клетки таблиц – это пиксели изображения. Чтобы изменить цвет пикселя просто наведете на него указатель мыши и нажмите левую клавишу. Чтобы запомнить образец нажмите кнопку «Модифицировать» и перейдите к следующему образцу. После внесения изменений обучите нейронную сеть и проверьте её работоспособность.

Русский

2014-01-25

44.5 KB

8 чел.

Сеть Хопфилда.

  1.  Скопируйте папку «Сеть Хопфильда» в свой каталог.
  2.  Запустите программу Recognition.
  3.  Обучите сеть распознавать четыре цифры.

Клетки таблиц – это пиксели изображения. Чтобы изменить цвет пикселя просто наведете на него указатель мыши и нажмите левую клавишу.

Чтобы запомнить образец нажмите кнопку «Модифицировать» и перейдите к следующему образцу.

После внесения изменений обучите нейронную сеть и проверьте её работоспособность.

  1.  Сколько нейронов в слое Хопфильда?
  2.  Какова ёмкость данной сети?

  1.  Чему равны синаптические веса  нейронов слоя Хопфилда?  

Для ответа на этот вопрос нам понадобиться изменить программу Recognition.

Запустите проект Recognition.dpr и в Form1 добавьте кнопку «Матрица весов» (назовём ее btnWeights) и таблицу stgWeights ).

Создадим обработчик события Click для btnWeights и вставим следующий код

Var

 i, j, NeuronCount, WeightCount: integer;

 Weight:double;

begin

 NeuronCount := //число нейронов в слое Хопфильда;

 WeightCount := //число весов у каждого нейрона в слое Хопфильда;

 // Задаем размер таблицы

 stgWeights.ColCount := NeuronCount + 1 ;

 stgWeights.RowCount := WeightCount + 1;

 // Заполняем подписи столбцов и строк таблицы

 for i := 0 to stgWeights.ColCount - 1 do

   stgWeights.Cells[i+1, 0]:=  'N' + IntToStr(i+1);

 for j := 0 to stgWeights.RowCount - 1 do

   stgWeights.Cells[0, j+1]:=  'W' + IntToStr(j+1);

 for i := 0 to NeuronCount - 1 do

   for j := 0 to WeightCount - 1 do

    begin

      Weight:= j-й вес i-го нейрона в 1-м слое;

      stgWeights.Cells[i+1, j+1]:= FloatToStr(Weight);

    end;

end;

{

Объект «Сеть Хопфильда» - NeuralNetHopf.

Его свойство «Слои» - массив Layers.

Свойство слоя «Нейроны» - массив Neurons.

Свойства нейрона «Веса» - Weights.

}


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

64989. Письмо золотоордынского хана Ахмеда турецкому султану Фатих Мехмеду 72.5 KB
  Письмо Ахмед ибн Мухаммеда меньше по размерам и без соответствующего данному типу ханских писем. Лишь после знакомства с текстом письма можно установить что оно принадлежит золотоордынскому хану Ахмед ибн Мухаммед ибн Тимуру.
64991. ПРОБЛЕМЫ АРХЕОЛОГИИ ЗОЛОТОЙ ОРДЫ 35.5 KB
  Цель спецкурса: на основе анализа археологических материалов познакомить слушателей с основными аспектами истории культуры зоны степей между Иртышом и Дунаем в монгольскую эпоху. Курс охватывает период между...
64993. Родословные легендарных потомков Огуз-кагана по спискам Махмуда Кашгари, Рашид ад-Дина и Абу-л-Гази хана Хивинского 55 KB
  В древности слова туркмен (туркман) не было; все кочевые племена, по внешнему виду похожие на тюрков, называли обобщено тюрками, но у каждого племени было определенное имя и прозвище. В то время когда эти племена Огуза пришли из своих областей в страны Мавераннахра...
64996. О татарах, монголах и о том, как Темучин стал Чингисханом 122.5 KB
  Не в последнюю очередь он видимо вызван тем что в 2006 году исполняется восемьсотлетие образования первого монгольского государства у истоков которого стоял Чингисхан.