Результаты проверки функционирования сети с использованием инструментов.

Краткое описание этапов создания и обучения сети.

В данной работе процесс создания модели нейронной сети, изменения ее характеристик и добавления графических инструментов для отображения результатов работы рассматривается на примере решения задачи «исключающее ИЛИ». В качестве парадигмы нейронной сети используется сеть с обратным распространением ошибки (Back Propagation).

Создаваемая сеть должна решать логическую функцию «исключающее ИЛИ», таблица истинности которой выглядит следующим образом:

Табл. 1. Таблица истинности логической функции «исключающее ИЛИ».

Input 1	Input 2	Output

А также требуется создать и обучить сеть для функции «переменная x»:

Табл. 2. Таблица истинности логической функции «переменная x».

Input 1	Input 2	Output

Для решения поставленной задачи требуется построить сеть, состоящую из трех слоев:

1. Входной слой, содержащий два процессорных элемента, обрабатывающих входной сигнал для скрытого слоя.

2. Скрытый слой, состоящий из одного процессорного элемента.

3. Выходной слой, состоящий также из одного процессорного элемента.

4. Кроме вышеперечисленных слоев, к сети подключается процессорный элемент «Bias», на выходе которого постоянный единичный сигнал. Он необходим для реализации процедуры обратного распространения.

Этапы создания сети:

Создание входного слоя.

Создание скрытого слоя.

Соединение первого и второго слоев.

Создание выходного слоя.

Соединение выходного слоя с другими слоями.

Установка параметров сети.

Установка начальных значений весов соединений в сети.

Сохранение сети.

Обучение сети.

Тестирование работы сети.

Создание инструмента OUTPUT.

Создание инструмента INPUT1.

Создание инструмента INPUT2.

Результаты проверки функционирования сети с использованием инструментов.

Входной файл обучения для ф-ции «исключающее ИЛИ»:

* 17:00 20-Jun-88 (sample.nni)

* Exclusive "OR" input data for sample network

*

i 0.0 0.0 * first input

d 0.0 * corresponding desired output

i 1.0 0.0

d 1.0

i 0.0 1.0

d 1.0

i 1.0 1.0

d 0.0

Дамп-скрин:

Входной файл обучения для ф-ции «переменная x»:

* 17:00 20-Jun-88 (sample.nni)

* Exclusive "OR" input data for sample network

*

i 0.0 0.0 * first input

d 0.0 * corresponding desired output

i 1.0 0.0

d 1.0

i 0.0 1.0

d 0.0

i 1.0 1.0

d 1.0

Дамп-скрин:

Дата добавления: 2015-11-30