Программирование - это просто
Advertisement
Главная
26.04.2024 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 14. Исследование сигмовидной функции Печать E-mail
Автор megabax   
04.06.2014 г.
unit AIObj

Практика нейронных сетей. Урок 14. Исследование сигмовидной функции

Что бы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находиться здесь.


На прошлом уроке мы пытались обучить нейронную сеть на сигмовидной функции. Ничего не получилось. Тогда мы приняли решение, что в будущем попробуем провести исследование. И сейчас это будущее наступило.

И так, пробуем обучить нейросеть на одном единственном элементе. Делаем кнопочку*:

Практика нейронных сетей. Урок 14. Исследование сигмовидной функции

и обработчик нажатия на эту кнопочку:

        private void btnOne_Click(object sender, EventArgs e)

        {

            matrix.Clear();

            add_to_matrix(1, 1, 1);

            study();

        }

 

Смотрим результат:

Практика нейронных сетей. Урок 14. Исследование сигмовидной функции

 

Хоть нейросеть и не обучилась, но дельта достаточно низка. А что если увеличить коэффициент обучения(mu), ...

 

...

 

 

Дельта стала еще ниже. Снова поднимем коэффициент обучения, до 10:

 

Практика нейронных сетей. Урок 14. Исследование сигмовидной функции

 

Как говориться, и вуаля! Всего за три итерации. Но что если добавить еще один элемент:...

 

...

 

...И что же мы видим? А вот что:

Практика нейронных сетей. Урок 14. Исследование сигмовидной функции

 

 

...

 

...Коэффициенты совсем не меняются. А если увеличить, поставить 20:

 

Практика нейронных сетей. Урок 14. Исследование сигмовидной функции

 

Вернемся к mu=10 и посмотрим в отладчике, как ведет себя нейросеть в тот момент, когда коэффициенты перестали меняться. Как оказалось, первый элемент меняет коэффициенты в одно сторону, а второй в противоположную, при чем восстанавливая исходное значение. Так что надо менять методику обучения. Но этим мы займемся на следующем уроке.

 

 


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


Последнее обновление ( 04.06.2014 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