Логотип Автор24реферат
Задать вопрос
%
уникальность
не проверялась
Контрольная работа на тему:

Просчитать одну итерацию цикла обучения по ∆-правилу однослойной бинарной неоднородной нейронной сети

уникальность
не проверялась
Аа
2078 символов
Категория
Программирование
Контрольная работа
Просчитать одну итерацию цикла обучения по ∆-правилу однослойной бинарной неоднородной нейронной сети .pdf

Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥

Условие

Просчитать одну итерацию цикла обучения по ∆-правилу однослойной бинарной неоднородной нейронной сети, состоящей из 2 нейронов и имеющей функции активации: линейную (α=0,7) и сигмоидальную логистическую (α=1). В качестве обучающей выборки использовать таблицу истинности для операций конъюнкции и импликации (не использовать первую строчку таблицы). Синапсические веса задать случайным образом

Нужно полное решение этой работы?

Решение

Потяни, чтобы посмотреть
По заданию нейронная сеть состоит из двух нейронов, значит, входов у однослойной нейронной сети будет 2 и выходов 2, а синоптических весов 4. Первый нейрон имеет линейную функцию активации, второй - сигмоидальную логистическую.
По заданию нейронная сеть бинарная, поэтому на ее входы могут подаваться только нули и единицы, так как входа 2, то возможных комбинаций входных значений будет 4 (обучающая выборка будет состоять из 4 векторов) . Выход первого нейрона, согласно заданию, соответствует оператору конъюнкции, а второго - импликации. Поэтому таблица с обучающей выборкой будет выглядеть следующим образом:
x1
x2
d1
d2
0 0 0 1
0 1 0 1
1 0 0 0
1 1 1 1
Пусть в качестве вектора обучения будет рассматриваться вторая строка таблицы.
Пошагово выполним алгоритм обучения по ∆-правилу.
1шаг: зададим матрицу весов случайным образом из интервала [0,1]
wij(1)
1 2
1 0,4 0,5
2 0,6 0,2
2шаг: вектор X = {0,1}, вектор D = {0,1}.
3шаг: вычисление выходных значений нейронной сети (вектор Y).
α=0,7;
S1=x1∙w11+x2∙w21=0∙0.4+1∙0.6=0.6
Y1=α∙S1=0.7∙0.6=0.42
α=1;
S2=x1∙w12+x2∙w22=0∙0.5+1∙0.2=0.2
Y2=11+e-S2∙α=11+e-0.2≈0.5498
4шаг:
ε1=d1-Y1=0-0.42=-0.42
ε2=d2-Y2=1-0.5498=0.45
5шаг: задаем η - коэффициент обучения от 0 до 1 и изменяем веса:
η=0.8;
w112=w111-0.8∙ε1∙x1=0.4-0.8∙-0.42∙0=0.4
w212=w211-0.8∙ε1∙x2=0.6-0.8∙-0.42∙1=0.936
w122=w121-0.8∙ε2∙x1=0.5-0.8∙0.45∙0=0.5
w222=w221-0.8∙ε2∙x2=0.2-0.8∙0.45∙1=-0.16
wij(2)
1 2
1 0,4 0,5
2 0,936 -0,16
6шаг: вычислим среднеквадратическую ошибку (можно выбрать другие методы оценки ошибки):
ε=i=1Ndi-Yi2=i=12εi2=ε12+ε22=-0.422+0.452=0.379,
N - количество нейронов.
Так как необходимо было рассмотреть одну итерацию цикла обучения, то завершаем обучение.
50% задачи недоступно для прочтения
Переходи в Кампус, регистрируйся и получай полное решение
Получить задачу
Больше контрольных работ по программированию:

Напишите программу разветвляющегося типа на языке С

1645 символов
Программирование
Контрольная работа

В корзине лежит 8 мячей разного цвета

544 символов
Программирование
Контрольная работа

Бригада из 2 наладчиков обслуживает поточную линию содержащую 5 станков

1104 символов
Программирование
Контрольная работа
Все Контрольные работы по программированию
Получи помощь с рефератом от ИИ-шки
ИИ ответит за 2 минуты