img149 (7)

img149 (7)



Elementarne wprowadzenie do te ii neuronowych 143

których ustalone są obie współrzędne (w ten sposób wiadomo, w którym miejscu taki punkt zaznaczyć na ekranie) oraz wiadomo, jaka w tym punkcie jest oczekiwana poprawna odpowiedź sieci (rys. 8.5).

Rys. 8.5. Przykładowy ciąg uczący wygenerowany przez program 09.BAS

O tym, w których miejscach znajdą się punkty, dla których oczekiwana (pożądana) decyzja sieci ma być pozytywna, a gdzie są obszary, dla których odpowiedź sieci powinna być negatywna - decydujesz Ty. Mógłbym Ci pozwolić wprowadzać odpowiednie dane “z palca”, na zasadzie trójek liczb -dwie wejściowe współrzędne i pożądana odpowiedź sieci - ale dla stworzenia sensownego zadania musiał byś okropnie się napracować, a jego obraz w postaci “mapy preferencji” mógłby być trudny do interpretacji. Dlatego zdecydowałem, że ciąg uczący program będzie generował automatycznie, a Twoim zadaniem będzie wskazać mu, gdzie chcesz mieć pozytywne, a gdzie negatywne reakcje sieci. I znowu - mógłbym umożliwić Ci stworzenie całkiem dowolnych obszarów pozytywnych i negatywnych decyzji, które następnie podlegały by procesowi uczenia i były by celem rozpoznawania dla sieci - ale takie założenie wymagało by stworzenia w programie pełnego edytora graficznego, skomplikowanego w działaniu i w obsłudze. Dlatego wybrałem rozwiązanie kompromisowe - obszary pozytywnych decyzji, to znaczy fragmenty przestrzeni sygnałów wejściowych, w których sieć powinna odpowiadać “tak” (czerwone punkty na wykresie) stanowić będą wnętrze trzech okręgów. To dość duże ograniczenie, ale to pozwoli Ci szybko i wygodnie tworzyć zadania dla sieci i - dzięki temu, że będziesz mógł konstruować swoje obszary z dowolnie wybranych kól - będziesz miał możliwość tworzenia interesując skomplikowanych zadań.

W związku z omówionymi tu zasadami pracy program (po wybraniu struktury badanej sieci) trzy razy zapyta Cię o parametry okręgu i za każdym razem musisz podać trzy liczby rozdzielone przecinkami: są to współrzędne x i y środka koła i jego promień ( rys. 8.6).


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
img275 (5) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych Otóż w różnych okolicznościach te
img023 (60) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z ocenami nauczyciela). Wielkość
img071 (31) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych 65 Rys. 4.16. Prezentacja położen
img093 (18) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych 87 wartości współczynnika określa
img115 (17) Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych 109 ma żadnego wpływu na sposób

więcej podobnych podstron