Программирование - это просто
Advertisement
Главная
29.05.2024 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