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):

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

...

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

Теперь обучим нейросеть:

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:

Как выяснилось, в данном случае ста итераций оказалось недостаточно:

Но, тем не менее, посмотрим, что получилось:

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

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

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

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..