Однослойный персептрон, распознавание цифр

@Головастик · Регистрация: 03.03.2013

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте, уважаемые! Для зачета пишу программу с нуля, не имея особого понятия о работе нейронной сети, так что не судите строго. В общем нужно, чтобы однослойный персептрон распознавал подпорченные цифры, для начала взяты цифры 1-4. Смоглось вбить правильные образцы цифр в массив patterns, некорректный вход в массив enters. Рассчитываем значение каждого нейрона по входному сигналу, считаем разницу ошибку между правильным значением и получившимся. Собственно всё, что смогла)) Минимальная ошибка получается по правильной цифре устанавливается не всегда, надо как-то корректировать веса, обучать сеть, но тут что-то не ясно.. Подмогите советом, пожалуйста =)

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
package raspoznat;
 
public class Raspoznat {
   
    
    // То, что подается на вход
    double [] enters = {0,0,0,0,1,
                        1,0,0,0,1,
                        1,1,1,1,1,
                        0,0,0,0,1,
                        0,0,0,0,1};
    double [] neiron;  // Значение, получаемое в  нейроне
    double [] wEO; // Вес
    
    // Образцы цифр для обучения
    double [][] patterns ={
        {0,0,0,0,1,
         0,0,0,1,1,
         0,0,1,0,1,
         0,0,0,0,1,
         0,0,0,0,1},
        
        {1,1,1,1,1,
         0,0,0,0,1,
         1,1,1,1,1,
         1,0,0,0,0,
         1,1,1,1,1},
        
        
        {1,1,1,1,1,
         0,0,0,0,1,
         1,1,1,1,1,
         0,0,0,0,1,
         1,1,1,1,1},
        
        {1,0,0,0,1,
         1,0,0,0,1,
         1,1,1,1,1,
         0,0,0,0,1,
         0,0,0,0,1}
        };  // поступающие значения
    
    double [] answers = {1,2,3,4};
    
    Raspoznat(){
        neiron = new double[answers.length];
        wEO = new double[enters.length]; 
        initWes();
        countOuter();
        study();
    }
   
    
    // Инициализация весов
    public void initWes(){            
            for (int i=0;i<wEO.length;i++ ){
                          wEO[i]=Math.random()*0.3+0.1;
            }   
    }
    
    
    // Расчет выхода
    public void countOuter(){
        double gError=0;    // Глобальная ошибка
        for (int i=0;i<answers.length;i++){
            System.out.println("На входе нейрона: ");
            for (int j=0; j<enters.length;j++){
                neiron[i]+=enters[j]*wEO[i];   // Рассчитаем значение, получившееся в нейроне
                answers[i]+=patterns[i][j]*wEO[i];  // Рассчитаем правильное значение по нейрону
                System.out.print(enters[j] + " ");
            }
            System.out.println();
            System.out.println("Правильное значение нейрона: "+answers[i]);
            System.out.println("Получившееся значение нейрона: "+neiron[i]);
            System.out.println();
        }
    }
    
    
    // Обучение сети, чтобы получить заданный выход
    public void study(){
        double Error=0;    // Ошибка
        for (int i=0; i<patterns.length; i++)
        {answers[i]=0;
            for (int j=0; j<patterns[0].length;j++)
                {
                answers[i]+=patterns[i][j]*wEO[i];
                }
        }
 
            Error=0;  // Обнулим глобальную ошибку
            for (int i=0; i<patterns.length; i++){
                    Error=answers[i]-neiron[i];
                    System.out.println("Ошибка по нейрону: "+Math.abs(Error));
            }
 
    }
 
 
    public static void main(String[] args) {
        Raspoznat Ras= new Raspoznat();
    }
}

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
сукцессия микоризы: основная теория в виде двух уравнений. anaschu 11.01.2026 https:/ / rutube. ru/ video/ 7a537f578d808e67a3c6fd818a44a5c4/	WordPad для Windows 11 Jel 10.01.2026 WordPad для Windows 11 — это приложение, которое восстанавливает классический текстовый редактор WordPad в операционной системе Windows 11. После того как Microsoft исключила WordPad из. . .	Classic Notepad for Windows 11 Jel 10.01.2026 Old Classic Notepad for Windows 11 Приложение для Windows 11, позволяющее пользователям вернуть классическую версию текстового редактора «Блокнот» из Windows 10. Программа предоставляет более. . .	Почему дизайн решает? Neotwalker 09.01.2026 В современном мире, где конкуренция за внимание потребителя достигла пика, дизайн становится мощным инструментом для успеха бренда. Это не просто красивый внешний вид продукта или сайта — это. . .
Модель микоризы: классовый агентный подход 3 anaschu 06.01.2026 aa0a7f55b50dd51c5ec569d2d10c54f6/ O1rJuneU_ls https:/ / vkvideo. ru/ video-115721503_456239114	Owen Logic: О недопустимости использования связки «аналоговый ПИД» + RegKZR ФедосеевПавел 06.01.2026 Owen Logic: О недопустимости использования связки «аналоговый ПИД» + RegKZR ВВЕДЕНИЕ Введу сокращения: аналоговый ПИД — ПИД регулятор с управляющим выходом в виде числа в диапазоне от 0% до. . .	Модель микоризы: классовый агентный подход 2 anaschu 06.01.2026 репозиторий https:/ / github. com/ shumilovas/ fungi ветка по-частям. коммит Create переделка под биомассу. txt вход sc, но sm считается внутри мицелия. кстати, обьем тоже должен там считаться. . . .	Расчёт токов в цепи постоянного тока igorrr37 05.01.2026 / * Дана цепь постоянного тока с сопротивлениями и источниками (напряжения, ЭДС и тока). Найти токи и напряжения во всех элементах. Программа составляет систему уравнений по 1 и 2 законам Кирхгофа и. . .