Круглов В.В., Борисов В.В. - Искусственные нейронные сети (ИНС) Теория и практика (778918), страница 37
Текст из файла (страница 37)
е. позволяет извлекать знания из экспериментальных данных. В этом, а также в очень быстром, практически мгновенном, обучении и состоят уникальные свойства пакета. 5.Б.2. Интерфейс программы После запуска программы появляется ее окно вида рис. 5.53. Рис. З оэ. Окно программы МРК. Пункты и опции меню в верхней части окна следующие. Пункт Р11е (Файл) имеет только две опции: Ед(1 (Редактировать) и Ех(1 (Выход из программы). Пункт 1пв1апсев (Примеры) содержит четыре опции: Сгеате (Создать), (.оаг1 (Загрузить), Ваче (Сохранить), Тга(п (Обучать). Пункт Тевт (Тестирование) имеет две опции Свес(г Ассцгасу (Проверить точность), С)авв(гу (Классифицировать). Также две опции содержит пункт меню Ватсп (Пакет) йапг(огп Тевбпц (Случайное тестирование), Тга)п(пд (Обучение). Опции пункта йц1ев (Правила) таковы: Ех(таст (Извлечь), 1гпроП (Импортировать).
Наибольшее количество опций содержит пункт меню Рагагпетегв (Параметры): 230 ° (.еагп Моде (Режим обучения) — при выборе опции появляется диалоговое окно (рис. 5.54), позволяющее установить требуемый режим обучения для МР((.-1 или МР)(.-2. Рис. 5.54. Диалоговое окно для задания режима обучения ° 0(в(апсе Меавиге (Мера расстояния) — мера сходства между примерами выборки; обращение к опции приводит к появлению диалогового окна вида рис.
5.55, позволяющего задать одно из трех возможных расстояний: Нагппз(пд (хзммингово), Еисйюеап (евкпидово) или Здиаге (модуль наибольшей разности между элементами двух векторов). Рис 5 55 Диалоговое окно для задания меры расстояния е О!вр!ау (пто (Информация дисплея) — в случае установки флага на опции будет отображаться дополнительная информация во время подготовки, тестирования и других операций МР) . е З)зомг Гйев (Показать файлы) — при установке флага на атой опции процессы обучения, тестирования и работы сети завершаются показом соответствующих файлов. ° (.еагп)п9 (Обучение) — при выборе атой опции появляется диалоговое окно вида рис. 5.56, позволяющее установить требуемые параметры обучения.
231 Рис 5 55 Окно установки параметров обучения ° Нмпз. ВатсЬ йипв (Количество прогонов пакета) — используется вместе с опцией йапбогп Тев11пц (Случайное тестирование) пункта меню Ветс)1 для организации случайного перекрестного тестирования сети ° Зе~ир (Установка) — имеет, в свою очередь, две опции (.оаб и Заче, позволяющие загрузить или сохранить конфигурацию программы Наконец, пункт меню Не!р (Справка) содержит опцию запуска достаточно подробного файла справки и опцию запуска режима регистрации 6.6.3.
Правила работы с программой Правила работы с программой рассмотрим на примере моделирования логической функции «Исключающее ИЛИ» 1) Подготовка исходных данных Подготовим два текстовых файла № Не<го\5 2 Ноогонгв 1 НтгаеаоРаеегпв 4 о оооо о оооо о оооо 1 ОООО О ОООО 1 ОООО 1 ОООО О ОООО 1 ОООО 1 ОООО 1 ОООО О ОООО Нтга<п<пВРапегпв 4 о оооо о оооо о оооо 1 ОООО О ОООО 1 ОООО 1 ОООО О ОООО 1 ОООО 1 ОООО 1 ОООО О ОООО 232 и сохраним их с именами хог пе1 и хог 1ев Первый файл будет использоваться для обучения, второй — для тестирования нейронной сети Обязательная информация таких файлов содержится в их первых строках Это количество входов (й(~прц15), в нашем случае - 2, количество выходов ((т(оц1ри15) — 1 и общее число примеров обучающей выборки (ЙТга~п~пдРа((егпз) — 4 2) Обучение сети Запустим программу МР((., выберем пункты меню 1ив1апсев/Сгеа1е и в окне диалога откроем файл хог пе1 Появится сообщение вида рис 5 5?, подтверждающее создание примеров Нажмем кнопку ОК Рис 5 57 Окно подтверждения создания примеров Оставим большинство параметров обучения по умолчанию, а с помощью пунктов меню Рагагпе1егв/(.еагп Моде выберем режим обучения МР((.-2 Далее пунктом меню!пв1апсев/Тга(п запустим процесс обучения Появится окно (рис 5 58) с информацией об обучении нейронной сети Рис 5 58 Информация об обучении нейронной сети Нажмем кнопку ОК, после чего откроется блокнот Мйпсоууз с информацией вида рис 5 59 233 Рис.
5,59. Дополнительная информация об обучении нейронной сети Данную информацию можно принять к сведению, после чего блокнот следует закрыть и перейти к тестированию выбором команд Тев1(С)зесй Ассигасу с указанием имени подготовленного тестового файла хо!1ев и выходного файла (файла протокола) хопои1. Выполнив указанные действия, получим сообщение вида рис. 5.60, из которого следует, что тестирование успешно завершено. Рис. 5 50 Информация о результатах тестирования Подтвердим это нажатием кнопки ОК, в ответ на что получим открытую страничку блокнота (рис.
5.61). Закроем зту страницу и проверим, как программа извлекает знания. Выберем команду йц!ев/Ех1гас1, укажем в качестве имени файла протокола хог.гЫ. После выполнения команды получим информацию вида рис 5 62. Что здесь что? Через Ееа1цге 0 и Реа1цге 1 обозначены входы, через Ои1рц1 — выход. Видно, что программа сгенерировала три правила, из которых первое (если Х1 < 1, то У = 0) и второе (если Х1 > 0 и Х2 < 1, то У = 1) представляются корректными, а третье (если Х2 > О, то т' = 0) — не очень.
Или мы что-то не так сделали, или программа все же не вполне в этом аспекте надежна, Может быть, что-то необходимо было изменить в параметрах обучения. 234 аии денна лиэм 3 Ехаяр1е 1: ассеа<-В-Е.ЕЕЕОЕ <сг-т.всвое> саггесс1у с1аеа1иее. ехрессеа-в-а.евсее Ехаир1е Е: ассиа<-е-т.возов <сг-т.аваев! Саггес11у С1асх<Г1еа. ехрессеа-е=т.аваев Ехаир1е Э: яссиаз-в.т.аваев <сг-т.асееву ехрессев-е-т.овеов Саггес<зу С<ахх<Г1ее. Ехаир1е а." асеев<-Е=В.ааааа <сг=т.аваев! Саггесму С<азх<Г1ев. ехрессеа-а-в.ввозе нииае ехаир<ес а, теса< еггогс=е, яссе су=тее.овевав 1 Рис. 5.6<. Детальная информация о результатах тестирования Рис.
5.62 Правила, извлеченные программой МРЛ. 23б Теперь можно закрыть блокнот и сохранить полученную сеть через пункты меню!пв<апсеа<8аче с указанием имени файла, например, хог.вам. На атом работа с программой закончена. При желании можно с помощью какого-либо текстового редактора просмотреть образованные программой файлы.
6.6.4. Впечатления от работы с пакетом Подкупает простота программы и возможность автоматического извлечения знаний Проверка на ряде примеров показала достаточно хорошие моделирующие возможности пакета МР! 5.7. Нейропакет Вга)псе! 6.7.1. Общая характеристика Программа Вга!псе! разработана фирмой Ргопйзес (.апо Тес)!по!од(ез, 1пс (адрес в Интернет демо-варианта программы Ы1рпургопт!апо.сотп/оегпо.)т(пт) и представляет собой надстройку для табличных процессоров Ехсе1, позволяющую реализовывать нейронную сеть прямого распространения с одним или двумя скрытыми слоями. Вга1псе! использует улучшенный алгоритм обучения Вас!кРегс (Васйрегсо)акоп — обратное процеживание), который позволяет проводить обучение сети примерно в 100 раз быстрее, чем стандартный алгоритм Васхргорада11оп Особенностью программы является также ее возможность оперировать не только с числовыми, но и с символьными (текстовыми) данными.
Наконец, ее интегрированность с Ехсе1 (рис, 5.63) позволяет использовать все графические воэможности табличного процессора. Рнс 5 6Э Окно Ехсе! с встроенной надстройкой Вгаюсе! 236 Процесс встраивания Вга!псе! прост: после запуска Ехсе! вызывается опция меню Сервис/Надстройки, далее нажимается кнопка Обзор, и находится надстройка Вга!псе! (файл Ьга!псе!.х!!), если она имеется в какой-либо директории. При следующем запуске Ехсе! в меню добавляется пункт Вга!псе! с двумя опциями Вга!псе! Мели (Меню Вга(псе!) и С(ове Вга(псе( (Закрыть Вга!псе!). 5.7.2. Интерфейс программы Для описания и изучения интерфейса надстройки, выберем опцию меню Вга!псе!IВга!псе! Мепц. После этого главное окно примет вид рис 5 64.
Рис б 64 Окно Ехсе! при работе с надстройкой Вка~псе! Меню программы Ехсе! заменяется при этом на меню надстройки Пункты данного меню следующие. Пункт Р!!е (Файл) имеет подпункты; Меча Ехрег( (Новый эксперт — новая нейронная сеть); Орел Ехрег1 (Открыть эксперта); Заче (Сохранить), Заче Ав ... (Сохранить как . ); Ве1игп 1о Ехсе) (Возвратиться в Ехсе!) Пункт Ехрег1 (Эксперт) содержит 11 опций: Меча Тга!и (Новое обучение); СопВпие Тга!п оп Рг(ог Оа1а (Продолжать обучение на прежних данных); Сопбпие Тгат оп Меча Юа1а (Продолжать обучение на новых данных); Вапоогп)хе 3 Ве1га!и (Случайное перемешивание и переобучение); Зеагс!т Рог Вев1 Ме1 (Поиск лучшей сети); Ав)к Ехрег1 (Опрос нейронной сети), Авй Ми(бр!е Ехрег1в (Опрос ряда обученных нейронных сетей), ЕпаЫе Авк Ыпй (Уста- 237 новить связь опроса); йезе1 Соип1ег (Сброс счетчика); 01зр(ау уче1дп(з (Показать веса); йе!оаг! 'чче)дп1з (Перезагрузить веса) Пункт Орбопз (Опции) имеет подпункты Зе1ир (Установки); Мо1ез (Заметки); 81а1из (Состояние).
Три подпункта имеет пункт Ргергосезз!пд (Предобработка): СЬаг1 !при1з (Диаграмма входов); йапг!огп Зе!ес1 Апг! Моче (Случайное перемешивание и перемещение); Сгозз Ми)1(р!у (Перекрестное перемножение). Столько же подпунктов имеет и пункт Апа!уз!з (Анализ): СЬаг1 Ои1ри1з (Диаграмма выходов); Ьо!а1е Вад Ргейс1огз ...
(Изолировать плохие прогнозы ..), Меазиге Регсеп1 Соггес1 ... (Определить процент правильных ... ) 5.7.3. Правила работы с пакетом Работу с пакетом рассмотрим на примере изученной ранее задачи моделирования логической функции «Исключающее ИЛИ». 1) Подготовка исходных данных. Запустим Ехсе! и с его помощью подготовим таблицу, отображающую функцию «Исключающее ИЛИ» (рис. 5 65), после чего перейдем к меню Вга)псе( (см, выше).
Рис 5 55 Окно Ехсе! с таблицей функции «Исключающее ИПИ» 2) Подготовка структуры новой нейронной сети Выберем опции меню Р!1е!Меуч Ехрег(. В появившемся окне вида рис 5 66 укажем имя создаваемой нейронной сети, количество входов и выходов сети, в данном случае, соответственно, 2 и 1 238 Появятся подсказки программы (рис 5 бб); ° рекомендуем 1 скрытый слой с 2 нейронами, ° основываясь на размерности сети, рекомендуем обучающую выборку из 24 образцов и тестовую из 9 образцов Рис 5 66 Диалоговое окно создания структуры нейронной сети Согласимся с предложенной структурой сети, вторую же рекомендацию выполнить принципиально невозможно Нажмем кнопку ОК.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
