Обучение нейронной сети

@Sublimee · Регистрация: 14.11.2012

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте. Помогите, пожалуйста.
Задание в приложении.
Написал код:

Matlab M

T = [4.7 4.5 4.2; 12.2 3.3 2.7; 9.4 7.5 6.7]'; 
P = [0.0471 0.1041 0.0907];
Pc = num2cell(P); 
Tc = num2cell(T); 
% net = newlin([4 13;4 13;4 13],1); %не знаю, нужна ли эта строчка, вроде и без нее работает
net.trainFcn = 'trains'; 
net.trainParam.epochs = 1000; 
net = train(net,Tc,Pc);
net(Tc)

Программа не работает, выдает ошибку:
Number of inputs does not match net.numInputs.
Все варианты уже перепробовал - ошибка не исчезла
Есть еще такой вариант:

Matlab M

T = [4.7 4.5 4.2; 12.2 3.3 2.7; 9.4 7.5 6.7]'; 
P = [0.0471 0.1041 0.0907];
net = newlin([4 13;4 13;4 13],1);
net.trainFcn = 'trains'; 
net.trainParam.epochs = 10; 
net = train(net,T,P);
net(T)

Сеть чему-то обучается, но не тому, что надо

Решение:

Matlab M

T{1,1} = [4.7; 4.5; 4.2];
T{1,2} = [12.2; 3.3; 2.7];
T{1,3} = [9.4; 7.5; 6.7]; 
P = [0.0471 0.1041 0.0907];
Pc = num2cell(P); 
net = newlin([4 13;4 13;4 13],1);
net.trainFcn = 'trains'; 
net.trainParam.epochs = 1000; 
net = train(net,T,Pc);
net(T)

@Sublimee · 03.11.2014, 21:22 **[ТС]**

Добавлено через 13 минут
Здравствуйте. Помогите, пожалуйста, правильно подать данные для обучения НС.

Matlab M

clear, clc, close all
%картинки 10*10
a=zeros(10,10);
b=ones(10,10);
%векторы 1*100
char_a = a(:)';
char_b = b(:)';
alphabet=[char_a;char_a;char_a;char_a;char_a;char_a;char_a;char_a;char_a;char_a;
              char_b;char_b;char_b;char_b;char_b;char_b;char_b;char_b;char_b;char_b;]';
data = num2cell(alphabet,[1 20]); 
result=[
           1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;
           2;2;2;2;2;2;2;2;2;2;
          ]';
res = num2cell(result);
net=newpnn(data,res); 
net(char_a)

Перепробовал много вариантов, этот - единственный, который matlab принял, но при тестировании( последняя функция), почему-то выдает вектор 1*100, вместо '1' или '2'.

Добавлено через 1 час 22 минуты
Решение:

Matlab M

clear, clc, close all
a=zeros(10,10); 
a(1:2,3:10)=1; 
a(1:10,1:2)=1; 
a(5:6,3:10)=1; 
a(9:10,3:10)=1; 
char_SH = a(:)'; 
% paint_arr( 10, 10, char_SH', 'c', 1 )
 
a=zeros(10,10); 
a(1:8,3:4)=1; 
a(1:2,5:10)=1; 
a(5:6,5:10)=1; 
a(7:8,1:2)=1; 
char_C = a(:)'; 
%paint_arr( 10, 10, char_C', 'c', 1 )
 
a=zeros(10,10); 
a(1:2,1:1)=1;
a(2:3,2:2)=1;
a(3:4,3:3)=1;
a(8:9,1:1)=1;
a(7:8,2:2)=1; 
a(6:7,3:3)=1; 
a(4:6,4:6)=1;
a(1:2,9:9)=1;
a(2:3,8:8)=1;
a(3:4,7:7)=1;
a(8:9,9:9)=1;
a(7:8,8:8)=1; 
a(6:7,7:7)=1; 
char_X = a(:)'; 
% paint_arr( 10, 10, char_X', 'c', 1 )
 
a=zeros(10,10); 
a(1:2,6:10)=1;
a(5:6,1:10)=1;
a(3:4,6:7)=1;
char_CH = a(:)'; 
%paint_arr( 10, 10, char_CH', 'c', 1 )
 
P=[
    char_SH;char_SH;char_SH;char_SH;char_SH;char_SH;char_SH;char_SH;char_SH;char_SH;
    char_C;char_C;char_C;char_C;char_C;char_C;char_C;char_C;char_C;char_C;
    char_X;char_X;char_X;char_X;char_X;char_X;char_X;char_X;char_X;char_X;
    char_CH;char_CH;char_CH;char_CH;char_CH;char_CH;char_CH;char_CH;char_CH;char_CH;      
]';
T=[ones(1,10)*1 ones(1,10)*2 ones(1,10)*3 ones(1,10)*4];
Tv = ind2vec(T);
net=newpnn(P,Tv);
p1=[char_C]';
Y = vec2ind(net(p1))

@Sublimee · 19.11.2014, 18:08 **[ТС]**

Всем привет. Вдруг на этот раз кто-то поможет

Matlab M

clear, clc, close all
a=zeros(10,10); 
a(1:2,3:10)=1; 
a(1:10,1:2)=1; 
a(5:6,3:10)=1; 
a(9:10,3:10)=1; 
char_SH = a(:)';
 
a=zeros(10,10); 
a(1:8,3:4)=1; 
a(1:2,5:10)=1; 
a(5:6,5:10)=1; 
a(7:8,1:2)=1; 
char_C = a(:)'; 
 
a=zeros(10,10); 
a(1:2,1:1)=1;
a(2:3,2:2)=1;
a(3:4,3:3)=1;
a(8:9,1:1)=1;
a(7:8,2:2)=1; 
a(6:7,3:3)=1; 
a(4:6,4:6)=1;
a(1:2,9:9)=1;
a(2:3,8:8)=1;
a(3:4,7:7)=1;
a(8:9,9:9)=1;
a(7:8,8:8)=1; 
a(6:7,7:7)=1; 
char_X = a(:)'; 
 
a=zeros(10,10); 
a(1:2,6:10)=1;
a(5:6,1:10)=1;
a(3:4,6:7)=1;
char_CH = a(:)';
% char_SH, char_C, char_X, char_CH - просто массивы 1*100
P = [char_SH; char_C; char_X; char_CH]';
net=newc(P,4);
net.trainParam.epochs = 100; 
net1 = train(net,P);

Сколько ни пытался задавать различные параметры обучения KLR,CLR,trainParam.epochs - всегда рандомные результаты на выходе. Есть предположение, что неправильна эта строка, вместо P может быть что-то другое:

Matlab M

1	net=newc(P,4);

@Sublimee · 22.11.2014, 22:32 **[ТС]**

Сообщение от Sublimee

Сколько ни пытался задавать различные параметры обучения KLR,CLR,trainParam.epochs - всегда рандомные результаты на выходе. Есть предположение, что неправильна эта строка, вместо P может быть что-то другое

До меня дошло, что все правильно было написано. Просто каждый раз, когда я обучал сеть - параметры сети формировались по-разному. Выход сети при каждой компиляции необходимо соотнести с буквами в обучающей последовательности. Таким образом, после того как сеть обучена, мы имеем идеальный образ - образ, на котором сеть обучалась. При подаче тестовой последовательности на вход НС теперь я соотношу ее выход с выходом НС на обучающем образе. Функция translate соотносит выход НС при подаче тестовой последовательности с выходом НС при подаче обучающего образа.

Matlab M

P = [char_SH; char_C; char_X ;char_CH]';
net=newc(P,4);
net.trainParam.epochs = 100; 
net = train(net,P);
translate(net(P),net(P))
P_test=[char_C; char_SH; char_CH; char_X]';
translate(net(P_test),net(P))

	22.11.2014, 22:32