Форум программистов, компьютерный форум, киберфорум
Matlab
Войти
Регистрация
Восстановить пароль
Блоги Сообщество Поиск Заказать работу  
 
Рейтинг 5.00/11: Рейтинг темы: голосов - 11, средняя оценка - 5.00
2 / 2 / 0
Регистрация: 06.08.2014
Сообщений: 21

Обучение нейро сети

26.10.2014, 13:20. Показов 2231. Ответов 1
Метки нет (Все метки)

Студворк — интернет-сервис помощи студентам
Доброго времени суток, если кто сможет помочь буду рад:
Задание 3 1.
Сгенерировать входные данные
а. Сгенерировать множество равномерно случайно распределенных точек X в квадрате с углами (0,0) и (1,1) – . 200-500 штук.
б. Провести через квадрат прямую линию так, чтобы с обеих сторон линии было примерно одинаковое . . количество точек. Промаркировать точки с одной стороны линии
. как относящиеся к первому классу, а с другой стороны – ко второму классу. Запомнить разбиение точек как . X-Y1.
в. Провести через квадрат кривую линию, разделяющую его на две части такую, чтобы:
- в каждой части было примерно одинаковое число точек - невозможно было провести прямую линию, . . разделяющую квадрат на такие же два множества точек. Промаркировать точки с одной стороны линии как . . относящиеся к 1 классу, а с другой стороны – ко второму классу. Запомнить разбиение точек как X-Y2.
2. Создать персептрон с двойным входом. Задать его весовые коэффициенты и смещение равными случайными . . числами. Обучить персептрон на выборке X-Y1 с помощью набора функций train, trains, learnp. Определить . . . . . . количество эпох, затраченное для обучения (чтобы ошибка была равна 0) – для различных начальных значений . . весовых коэффициентов и смещения. Затем усреднить результат. Поварьировать скорость обучения и . . . . . . . . . посмотреть, как это сказывается на времени и качестве обучения. Визуализировать процесс обучения . . . . . . . . . (нарисовать эволюцию прямых, реализуемых персептроном). Оценить значение ошибки на каждом шаге . . . . . . . . обучения. Сравнить полученную прямую с идеальной разделяющей прямой.
3. Проделать аналогичную процедуру с помощью набора функцию train, trains, learnpn (обучение с нормализацией). . . Сравнить результаты (количество эпох обучения).
4. Проделать аналогичную процедуру с помощью набора функцию train, trainb, learnp (пакетный режим обучения). . . Задать максимальное число эпох и цель (ошибку обучения). Сравнить результаты.
5. Выполнить п. 2, 3, 4 для выборки X-Y2. Сравнить результаты. Зам. В данном случае невозможно выполнить . . . . . . обучение без ошибки. Поэтому при обучении необходимо - либо задавать ненулевую ошибку, при достижении . . . которой обучение необходимо прекращать - либо задавать максимальное количество эпох обучения.

Честно говоря проблемы начинаются сходу, препод дал задание и больше ЦнЕеНхЗеУрРаА не объяснил, только дал примеры
 Комментарий модератора 
Правила форума CyberForum.ru

5.2. Запрещено использовать нецензурные выражения в любом виде, оскорблять других участников форума, умышленно использовать выражения, противоречащие правилам русского языка.

Matlab M
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
net = newp([-2 2; -2 2], 1).
 2. Произвести ручную инициализацию: 
net.IW{1,1} = [-1 1] ;
 net.b{1} = [1]. 
3. Произвести проверку персептрона: 
p = [1;1];
 a = sim(net, p)       % a = 1;
 p = [1;-1]; 
a = sim(net, p)       % a = 0. 4. 
Определить классы значений вектора: 
p = {[-2;-2] [-2;-1] [-2;0] [-2;1] [-2;2]…
 [-1;-2] [-1;-1] [-1;0] [-1;1] [-1;2][0;-2] [0;-1] [0;0] [0;1] [0;2][1;-2] [1;-1] [1;0] [1;1] [1;2]…
 [2;-2] [2;-1] [2;0] [2;1] [2;2]; 
a = sim(net, p) % [0]-0-й класс; [1]-1-й класс.
, из которых мои ошибки исправить не получается, когда я пытаюсь подать данные, все ругается:
1)
Matlab M
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
% 1a Сгенерировали множество равномерно
% случайно распределенных точек в квадрате  с углами (0,0) и (1,1) – 400 штук.
A=cell(20,20);
X=rand(size(A));
X = sort(X);
X=X';
X = sort(X);
X=X'    % это незаконченная идея, надо ведь равномерно распредленные сделать
for i=1:20
    for j=1:20
        a=rand();
        A(i,j)={[a,a]};    % это вроде должно походить для формата, но не равномерно распределены.
    end
end
 
 
% Создать персептрон с двойным входом.
net = newp([0 1; 0 1], 1);
% Задать его весовые коэффициенты и смещение равными случайными числами.
net.IW{1,1} = [1 1] ; 
net.b{1} = [1];
net.numInputs=2;
[net,tr,Y,E,Pf,Af] = learnp(net,A)
Соответсвенно это мои попытки запустить нейронную сеть. Как увидить знающий человек, они жалки. Если кто может помочь, помогите, не проходите мимо, покажите, как исправить ошибки и добиться результата.

Добавлено через 12 минут
Немного подумав,
Matlab M
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
% 1a Сгенерировали множество равномерно
% случайно распределенных точек в квадрате  с углами (0,0) и (1,1) – 400 штук.
x=rand(1,20);
x=sort(x);
y=rand(1,20);
y=sort(y);
for i=1:20
    for j=1:20
        A(i,j)={[x(i),y(j)]}
    end
end
и это мое виденье пункта 1. Продолжаю мучение, и таких 5 лаб, что за жуть
0
IT_Exp
Эксперт
34794 / 4073 / 2104
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 32,602
Блог
26.10.2014, 13:20
Ответы с готовыми решениями:

Обучение нейронной сети Number of inputs does not match net.numInputs
Здравствуйте. Помогите, пожалуйста. Задание в приложении. Написал код: T = '; P = ; Pc = num2cell(P); Tc = num2cell(T); %...

Обучение нейронной сети
Доброго времени суток, ув. форумчане! Даже не знаю, как объяснить. В общем есть, допустим, n входных зависимостей f(t) и n выходных z(t),...

Обучение нейронной сети. Как получить график?
Доброго времени суток. В общей сейчас есть так: График зависимости среднеквадратичной погрешности. Но кроме него, нужно получить еще...

1
0 / 0 / 0
Регистрация: 12.11.2014
Сообщений: 10
12.11.2014, 14:20
в первом коде в 15 строке перед ; добавь "}"
0
Надоела реклама? Зарегистрируйтесь и она исчезнет полностью.
BasicMan
Эксперт
29316 / 5623 / 2384
Регистрация: 17.02.2009
Сообщений: 30,364
Блог
12.11.2014, 14:20
Помогаю со студенческими работами здесь

Обучение нейронной сети для получения аппроксимирующей модели зависимости
Помогите написать код программы, а то плохо понимаю тему, да и сети в принципе... Задание: По заданному набору значений функции ...

Обучение нейронной сети - алгоритм обратного распространения ошибки(learning_tree)
struct SAcson { int l,c; // строка, столбец float x; // заряд }; struct SSinapc { int l,c; // строка, столбец }; ...

Обучение нейронной сети функции xor
Столкнулся с проблемой обучения нейронной сети, пытаюсь "научить" сеть функции xor. Структура сети следующая: 2 входа, 1 скрытый слой с 2...

Обучение нейронной сети encog
Здравствуйте. Скачал нейронную сеть. Пример обучения запускается. Работающий пример объявления массивов данных для классификатора выглядит...

Обучить нейронную сеть типа персептрон
Всем привет. Может кто нибудь подсказать как делать именно это задание: Задать случайно значения точек в пространстве – по 10 в каждой из...


Искать еще темы с ответами

Или воспользуйтесь поиском по форуму:
2
Ответ Создать тему
Новые блоги и статьи
SDL3 для Web (WebAssembly): Обработчик клика мыши в браузере ПК и касания экрана в браузере на мобильном устройстве
8Observer8 02.02.2026
Содержание блога Для начала пошагово создадим рабочий пример для подготовки к экспериментам в браузере ПК и в браузере мобильного устройства. Потом напишем обработчик клика мыши и обработчик. . .
Философия технологии
iceja 01.02.2026
На мой взгляд у человека в технических проектах остается роль генерального директора. Все остальное нейронки делают уже лучше человека. Они не могут нести предпринимательские риски, не могут. . .
SDL3 для Web (WebAssembly): Вывод текста со шрифтом TTF с помощью SDL3_ttf
8Observer8 01.02.2026
Содержание блога В этой пошаговой инструкции создадим с нуля веб-приложение, которое выводит текст в окне браузера. Запустим на Android на локальном сервере. Загрузим Release на бесплатный. . .
SDL3 для Web (WebAssembly): Сборка C/C++ проекта из консоли
8Observer8 30.01.2026
Содержание блога Если вы откроете примеры для начинающих на официальном репозитории SDL3 в папке: examples, то вы увидите, что все примеры используют следующие четыре обязательные функции, а. . .
SDL3 для Web (WebAssembly): Установка Emscripten SDK (emsdk) и CMake для сборки C и C++ приложений в Wasm
8Observer8 30.01.2026
Содержание блога Для того чтобы скачать Emscripten SDK (emsdk) необходимо сначало скачать и уставить Git: Install for Windows. Следуйте стандартной процедуре установки Git через установщик. . . .
SDL3 для Android: Подключение Box2D v3, физика и отрисовка коллайдеров
8Observer8 29.01.2026
Содержание блога Box2D - это библиотека для 2D физики для анимаций и игр. С её помощью можно определять были ли коллизии между конкретными объектами. Версия v3 была полностью переписана на Си, в. . .
Инструменты COM: Сохранение данный из VARIANT в файл и загрузка из файла в VARIANT
bedvit 28.01.2026
Сохранение базовых типов COM и массивов (одномерных или двухмерных) любой вложенности (деревья) в файл, с возможностью выбора алгоритмов сжатия и шифрования. Часть библиотеки BedvitCOM Использованы. . .
SDL3 для Android: Загрузка PNG с альфа-каналом с помощью SDL_LoadPNG (без SDL3_image)
8Observer8 28.01.2026
Содержание блога SDL3 имеет собственные средства для загрузки и отображения PNG-файлов с альфа-каналом и базовой работы с ними. В этой инструкции используется функция SDL_LoadPNG(), которая. . .
КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование
Powered by vBulletin
Copyright ©2000 - 2026, CyberForum.ru