Программирование - это просто
Advertisement
Главная arrow Искусственный интеллект arrow Практика нейронных сетей (платный раздел) arrow Практика нейронных сетей. Урок 4. Адаптивный линейный элемент.
09.12.2024 г.
Главное меню
Главная
Интернет магазин
Программные продукты
Биржевые роботы
Искусственный интеллект
Математика и информатика
1С:Предприятие
Уроки C#
Уроки Delphi
Уроки программирования
Web-программирование
Дизайн и графика
Компьютер для блондинок
Исходники
Статьи
Платный раздел
Рассказы про компьютеры
Хитрости и секреты
Системный подход
Размышления
Наука для чайников
Друзья сайта
Excel-это не сложно
Все о финансах
.
Практика нейронных сетей. Урок 4. Адаптивный линейный элемент. Печать E-mail
Автор megabax   
30.12.2013 г.
unit AIObj

Практика нейронных сетей. Урок 4. Адаптивный линейный элемент.

Что бы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находиться здесь.


Сегодня мы мы будем писать адаптивный линейный элемент (Теория нейронных сетей см. урок 5). По сути, он уже у нас написан, это нейрон с передаточной функцией Asis.cs ("как есть"). Так что мы просто будем испытывает его.  И так, давайте уберем с формы прошлого урока все лишнее добавим туда парочку графиков (Chart):

Практика нейронных сетей. Урок 4.

 Нам надо переделать обработчики нажатия на кнопки, конструктор и объявленные поля ...

...

... И так, давайте проверим. Сначала нажмем "Проверить" без обучения:

Практика нейронных сетей. Урок 4.

Теперь обучим нейросеть:

Практика нейронных сетей. Урок 4.

Как видим, после обучения нейрон предсказывает значение графика (это видно по небольшому сдвигу второй синусоиды по фазе).  Вы можете выбрать и другой сдвиг, тоже будет обучаться. Попробуйте.

Но обучать распознавать простую синусоиду как то неинтересно. Давайте сделаем что нибудь посложнее....

...

...Теперь смотрим, что получить, сначала без обучения:

Практика нейронных сетей. Урок 4.

Как выяснилось, в данном случае ста итераций оказалось недостаточно:

Практика нейронных сетей. Урок 4.

Но, тем не менее, посмотрим, что получилось:

Практика нейронных сетей. Урок 4.

Как видим, уже ближе к истине, хотя еще не то. Попробуем еще раз:

Практика нейронных сетей. Урок 4.

Значение ошибки уменьшилось. Второй график стал еще ближе к первому:

Практика нейронных сетей. Урок 4.

Нажимая на кнопочку несколько раз, можно довести обучение "до кондиции":

Практика нейронных сетей. Урок 4.

У кого то может возникнуть вопрос: а нельзя ли в таком случае применить нейросеть к обучению торговле на бирже, что бы она прогнозировала котировки (здесь же прогнозирует график)?  С биржей все не так просто. Мы с вами тренировались на периодическом сигнале. А на бирже, как известно, ничего не повторяется, а если и повторяется, то неизвестно когда, да еще и с другой амплитудой и другой частотой сигнала. Но до биржи мы еще доберемся.


Скриншоты, помеченные знаком *, являются цитатами и иллюстрациями  программного продукта "Microsoft Visual Studio 2010 Professional", авторское право на который принадлежит корпорации Microsoft.. 


Последнее обновление ( 31.12.2013 г. )
 
« След.   Пред. »
 
© 2024 Программирование - это просто
Joomla! - свободное программное обеспечение, распространяемое по лицензии GNU/GPL.
Русская локализация © 2005-2008 Joom.Ru - Русский Дом Joomla!
Design by Mamboteam.com | Powered by Mambobanner.de
Я принимаю Яндекс.Деньги