Лаба - Выбор параметров многослойных нейронных сетей (774987)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

Лабораторная работа № 2 Выбор параметров многослойных нейронных сетей (для дисциплины «Распознавание образов», специальность 200700) Ды р~р5 .Ну ар ю р р ж Ир В (МНС) — число промежуточных слоев, количество нейронов в скрытых слоях, число обучающих образов, — обеспечивающих наилучшие свойства МНС как аппроксиматоров многомерных функций. 1. Основные теоретические сведения В работе рассматривается многослойная нейронная сеть (НС), называемая также многослойным персептроном Розенблатта. Многослойную НС можно рассматривать как аппроксиматор некоторой многомерной функции, предназначенный для использования в различных технических, экономических и др.

задачах. Такую способность НС к аппроксимации принято называть обобщающей способностью, согласно которой сеть по неизвестным ранее входным данным способна предсказать значение некоторого процесса [1~. Качество работы МНС при этом определяется точностью аппроксимации, вычисляемой как среднеквадратичная ошибка аппроксимации значений МНС на множестве контрольных точек. отсутствия каких-либо априорных сведений о свойствах аппроксимируемой функции (степени гладкости, скорости изменения и тд.) и точности ее представления на конечном наборе точек, более эффективным может оказаться использование в качестве такого аппроксиматора многослойной нейронной сети.

В данной работе исследуется возможность применения МНС для предсказания прибыли предприятия в течение месяца по двум показателям: х, — показатель экономической эффективности Р.Джордана, х, — средние затраты на материалы и оборудование.

Для обучения МНС используются данные деятельности предприятия, зафиксированные за последние 12 месяцев — файл с1п1п 12.ои1, 24 месяца — файл да~а 24.ои1, 9б месяцев — файл Лала 96.ои1. Каждый из указанных файлов содержит 12, 24 или 96 строк по три столбца в каждой: х„х, ~нормированные значения признаков), у ~прибыль). Для тестирования работы обученной МНС, используемой в качестве аппроксиматора-предсказателя, применяется файл данных а~а~а 2д.ои~, имеющий такую же структуру, как и обучающие файлы данных, и характеризующий работу предприятия в последующие 20 месяцев.

Для создания, обучения и тестирования работы МНС используется программа .

Характеристики

Тип файла DJVU

Этот формат был создан для хранения отсканированных страниц книг в большом количестве. DJVU отлично справился с поставленной задачей, но увеличение места на всех устройствах позволили использовать вместо этого формата всё тот же PDF, хоть PDF занимает заметно больше места.

Даже здесь на студизбе мы конвертируем все файлы DJVU в PDF, чтобы Вам не пришлось думать о том, какой программой открыть ту или иную книгу.

Список файлов лабораторной работы